亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Temporal data classification and forecasting using a memristor-based reservoir computing system

记忆电阻器 油藏计算 混乱的 过程(计算) 计算机科学 时间序列 块(置换群论) 人工智能 系列(地层学) 航程(航空) 模式识别(心理学) 机器学习 人工神经网络 电子工程 工程类 循环神经网络 古生物学 几何学 数学 生物 操作系统 航空航天工程
作者
J. W. Moon,Wen Ma,Jong Hoon Shin,Fuxi Cai,Chao Du,Seung Hwan Lee,Wei Lü
出处
期刊:Nature electronics [Nature Portfolio]
卷期号:2 (10): 480-487 被引量:468
标识
DOI:10.1038/s41928-019-0313-3
摘要

Time-series analysis including forecasting is essential in a range of fields from finance to engineering. However, long-term forecasting is difficult, particularly for cases where the underlying models and parameters are complex and unknown. Neural networks can effectively process features in temporal units and are attractive for such purposes. Reservoir computing, in particular, can offer efficient temporal processing of recurrent neural networks with a low training cost, and is thus well suited to time-series analysis and forecasting tasks. Here, we report a reservoir computing hardware system based on dynamic tungsten oxide (WOx) memristors that can efficiently process temporal data. The internal short-term memory effects of the WOx memristors allow the memristor-based reservoir to nonlinearly map temporal inputs into reservoir states, where the projected features can be readily processed by a linear readout function. We use the system to experimentally demonstrate two standard benchmarking tasks: isolated spoken-digit recognition with partial inputs, and chaotic system forecasting. A high classification accuracy of 99.2% is obtained for spoken-digit recognition, and autonomous chaotic time-series forecasting has been demonstrated over the long term. A reservoir computer system based on dynamic tungsten oxide memristors can be used to perform time-series analysis, demonstrating isolated spoken-digit recognition with partial inputs and chaotic system forecasting.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI2S应助小刘采纳,获得10
6秒前
852应助josephina采纳,获得10
9秒前
Chen完成签到 ,获得积分10
16秒前
kaier完成签到 ,获得积分10
21秒前
小刘完成签到,获得积分10
28秒前
51秒前
52秒前
52秒前
redred完成签到,获得积分20
57秒前
云乎乎发布了新的文献求助10
58秒前
59秒前
redred发布了新的文献求助10
59秒前
汪紫慧完成签到,获得积分10
1分钟前
冰巧完成签到,获得积分10
1分钟前
小田完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
所所应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
桐桐应助李治稳采纳,获得10
1分钟前
LingC完成签到,获得积分10
1分钟前
汪紫慧发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
Iron_five完成签到 ,获得积分10
1分钟前
李治稳发布了新的文献求助10
1分钟前
独指蜗牛完成签到 ,获得积分10
1分钟前
是真灵还是机灵完成签到 ,获得积分10
1分钟前
所所应助刘大米采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
xiaa0618完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Esperanza完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
魔幻安南完成签到 ,获得积分10
1分钟前
英姑应助腼腆的峻熙采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
刘大米发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
刘大米完成签到,获得积分10
2分钟前
奇奇怪怪发布了新的文献求助10
2分钟前
奇奇怪怪完成签到,获得积分10
2分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Social Research Methods (4th Edition) by Maggie Walter (2019) 1030
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 370
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3994995
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3535103
关于积分的说明 11267066
捐赠科研通 3274866
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1806498
邀请新用户注册赠送积分活动 883335
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809764