Cellular Automataを用いたReservoir Computingの模索 / Probing the Possibility of Reservoir Computing using Cellular Automata

Cellular Automata(CA)とは / What is Cellular Automata?

格子状に並んだセルがあり，それぞれ生と死の状態が定められている。単位時間進むと，それぞれの状態が近傍のセルの状態によって新たに定まる。ライフゲームもこの一種(下図はライフゲームの進化の一例、wikipediaより引用)。格子ガスオートマトン法など、CAが実際の物理系に対応していることが知られている。

Cellular Automata has a lattice of cells, each with a defined state of life and death. After a unit of time, each state is newly determined by the states of the neighboring cells.  Conway’s game of life is one of these (The figure below is an example of the evolution of Conway’s game of life, taken from wikipedia.) It is known that CA corresponds to real physical systems, such as the lattice gas automaton method.

Reservoir Computing(RC)とは / What is Reservoir Computing?

Neural Networkの一種。通常のRecurrent Neural Networkと異なり、隠れ層(Reservoirと呼ばれる)の重みをランダムに固定し、出力層の重みのみを学習させることによって計算を軽くすることができる。リザバーには実際の物理系が用いられることもある。

A type of Neural Network. Unlike ordinary Recurrent Neural Networks, the weights of the hidden layer (called Reservoir) are fixed randomly, and only the weights of the output layer are learned, which makes the computation light. Sometimes, real physical systems are used as the reservoir.

研究内容 / Research

Ozgur Yilmaz (Department of Computer Engineering, Turgut Ozal University)が考案した、Reservoir ComputingのReservoirの部分にCAを用いる方法（ReCAと呼ばれている)を用いて、実際の物理系との対応を見る。

The method of using CA for the Reservoir part of Reservoir Computing (called ReCA), devised by Ozgur Yilmaz (Department of Computer Engineering, Turgut Ozal University), is used to see the correspondence with actual physical systems.

 

 

Reference

https://arxiv.org/pdf/1410.0162.pdf