Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Empirical analysis of the necessary and sufficient conditions of the echo state property

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F17%3A00315146" target="_blank" >RIV/68407700:21230/17:00315146 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://ieeexplore.ieee.org/document/7965946/" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/document/7965946/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7965946" target="_blank" >10.1109/IJCNN.2017.7965946</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Empirical analysis of the necessary and sufficient conditions of the echo state property

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The Echo State Network (ESN) is a specific recurrent network, which has gained popularity during the last years. The model has a recurrent network named reservoir, that is fixed during the learning process. The reservoir is used for transforming the input space in a larger space. A fundamental property that provokes an impact on the model accuracy is the Echo State Property (ESP). There are two main theoretical results related to the ESP. First, a sufficient condition for the ESP existence that involves the singular values of the reservoir matrix. Second, a necessary condition for the ESP. The ESP can be violated according to the spectral radius value of the reservoir matrix. There is a theoretical gap between these necessary and sufficient conditions. This article presents an empirical analysis of the accuracy and the projections of reservoirs that satisfy this theoretical gap. It gives some insights about the generation of the reservoir matrix. From previous works, it is already known that the optimal accuracy is obtained near to the border of stability control of the dynamics. Then, according to our empirical results, we can see that this border seems to be closer to the sufficient conditions than to the necessary conditions of the ESP.

  • Název v anglickém jazyce

    Empirical analysis of the necessary and sufficient conditions of the echo state property

  • Popis výsledku anglicky

    The Echo State Network (ESN) is a specific recurrent network, which has gained popularity during the last years. The model has a recurrent network named reservoir, that is fixed during the learning process. The reservoir is used for transforming the input space in a larger space. A fundamental property that provokes an impact on the model accuracy is the Echo State Property (ESP). There are two main theoretical results related to the ESP. First, a sufficient condition for the ESP existence that involves the singular values of the reservoir matrix. Second, a necessary condition for the ESP. The ESP can be violated according to the spectral radius value of the reservoir matrix. There is a theoretical gap between these necessary and sufficient conditions. This article presents an empirical analysis of the accuracy and the projections of reservoirs that satisfy this theoretical gap. It gives some insights about the generation of the reservoir matrix. From previous works, it is already known that the optimal accuracy is obtained near to the border of stability control of the dynamics. Then, according to our empirical results, we can see that this border seems to be closer to the sufficient conditions than to the necessary conditions of the ESP.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks

  • ISBN

    978-1-5090-6181-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    888-896

  • Název nakladatele

    IEEE Xplore

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Anchorage

  • Datum konání akce

    14. 5. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku