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Exploring the limits of multifunctionality across different reservoir computers

Flynn, Andrew und Heilmann, Oliver und Köglmayr, Daniel und Tsachouridis, Vassilios und Räth, Christoph und Amann, Andreas (2022) Exploring the limits of multifunctionality across different reservoir computers. In: 2022 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2022. IEEE. 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 18.-23. Juli 2022, Padua, Italien. doi: 10.1109/IJCNN55064.2022.9892203. ISBN 978-1-7281-8671-9. ISSN 2161-4393.

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2MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9892203

Kurzfassung

Multifunctional neural networks are capable of performing more than one task without changing any network connections. In this paper we explore the performance of a continuous-time, leaky-integrator, and next-generation reservoir computer (RC), when trained on tasks which test the limits of multifunctionality. In the first task we train each RC to reconstruct a coexistence of chaotic attractors from different dynamical systems. By moving the data describing these attractors closer together, we find that the extent to which each RC can reconstruct both attractors diminishes as they begin to overlap in state space. In order to provide a greater understanding of this inhibiting effect, in the second task we train each RC to reconstruct a coexistence of two circular orbits which differ only in the direction of rotation. We examine the critical effects that certain parameters can have in each RC to achieve multifunctionality in this extreme case of completely overlapping training data.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/191860/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Exploring the limits of multifunctionality across different reservoir computers
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Flynn, Andrewandrew_flynn (at) umail.ucc.ieNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Heilmann, OliverLMUNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Köglmayr, DanielDLRNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tsachouridis, VassiliosCollins AerospaceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Räth, ChristophChristoph.Raeth (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Amann, Andreasa.amann (at) ucc.ieNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Erschienen in:2022 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/IJCNN55064.2022.9892203
Verlag:IEEE
ISSN:2161-4393
ISBN:978-1-7281-8671-9
Status:veröffentlicht
Stichwörter:artificial intelligence, machine learning, reservoir computing, multifunctionality, time series analysis, prediction
Veranstaltungstitel:2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)
Veranstaltungsort:Padua, Italien
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:18.-23. Juli 2022
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Digitalisierung
DLR - Forschungsgebiet:D KIZ - Künstliche Intelligenz
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):D - Kurzstudien [KIZ], D - PISA
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für KI-Sicherheit
Hinterlegt von: Räth, Christoph
Hinterlegt am:21 Dez 2022 10:47
Letzte Änderung:01 Dez 2023 03:00

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