Reservoir Computing with Output Feedback - A Dynamical System Approach to Inverse Modeling

Rene Felix Reinhart

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Reservoir Computing with Output Feedback - A Dynamical System Approach to Inverse Modeling

机译：带输出反馈的储层计算-一种动力学系统逆建模方法

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This thesis presents a dynamical system approach to learning forward and inverse models in associative recurrent neural networks. Ambiguous inverse models are represented by multi-stable dynamics. Random projection networks, i.e. reservoirs, together with a rigorous regularization methodology enable robust and efficient training of multi-stable dynamics with application to movement control in robotics.

机译：本文提出了一种动态系统方法来学习联想递归神经网络中的正向和反向模型。不明确的逆模型由多稳态动力学表示。随机投影网络（即水库）以及严格的正则化方法可以对机器人的运动控制应用进行鲁棒而有效的多稳态动力学训练。

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来源
《Kunstliche Intelligenz》 |2012年第4期|共2页
作者
Rene Felix Reinhart;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类人工智能理论;
关键词
Dynamical systems; Machine learning;

机译：动力系统;机器学习;

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