Calculs de Réservoirs à Complexité Réduite Par
il y a 2 semaines
**Calculs de réservoirs à complexité réduite par approches à retards // Reduced-complexity reservoir computing via time-delay approaches**:
- Réf **ABG-126543**
**ADUM-59505**
- Sujet de Thèse- 29/10/2024- Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique- Lieu de travail- Gif sur Yvette Cedex - France- Intitulé du sujet- Calculs de réservoirs à complexité réduite par approches à retards // Reduced-complexity reservoir computing via time-delay approaches- Mots clés- Calculs de réservoir, Réseaux de neurones, Systèmes à retards, Equations aux différences
Reservoir Computing, Neural networks, Time-delay systems, Difference equations**Description du sujet**:
- Le calcul de réservoirs est une technique d'apprentissage automatique généralement appliquée pour apprendre des paramètres à
partir de données temporelles, comme la prédiction de séries temporelles ou la reconnaissance vocale. Elle consiste à utiliser le signal
temporel à analyser comme entrée d'un système dynamique non linéaire appelé réservoir. La sortie du réservoir, qui se trouve
généralement dans un espace de dimension supérieure à celle du signal d'entrée, est ensuite utilisée comme entrée d'un processus
d'apprentissage simple, tel qu'une régression linéaire ou un petit réseau neuronal. Les systèmes dynamiques utilisés comme réservoirs
doivent satisfaire à certaines propriétés qualitatives pour être utiles à l'apprentissage : ils doivent être non linéaires, avoir une certaine
forme de 'mémoire à court terme' pour traiter les données temporelles, filtrer efficacement le bruit et être capables de fournir des
sorties suffisamment différentes pour des entrées appartenant à des classes différentes, mais sans être trop sensibles aux variations
d'entrée pour que les sorties des signaux d'une même classe restent similaires. En raison de ces propriétés souhaitées, les 'bons'
être des réservoirs, et leur utilisation à cette fin a été exploitée dans certains travaux récents, qui utilisent l'avantage supplémentaire de
leur implémentation en tant que circuits optoélectroniques afin d'éviter le temps de calcul dû aux simulations numériques.
Cette thèse a pour but d'utiliser des techniques issues de l'analyse des systèmes à retards afin de construire des systèmes non
linéaires pouvant être de potentiels réservoirs. Inspirés par l'idée de rechercher des systèmes au 'bord du chaos', nous étudierons des
classes de systèmes non linéaires et adapterons leurs paramètres pour garantir une dynamique suffisamment riche.Nous porterons
une attention particulière aux systèmes à retards de type neutre, et nous nous concentrerons d'abord sur le type le plus simple de
systèmes de type neutres, les équations aux différences.
Reservoir computing is a machine learning technique usually applied in order to learn features from temporal data, such as time series
prediction and voice recognition. It consists of using the time signal to be analyzed as an input to a nonlinear dynamical system called
the reservoir. The output of the reservoir, which is typically in a higher-dimensional space than that of the input signal, is then used as
an input to a simple learning process, such as a linear regression or a small neural network. Dynamical systems used as reservoirs in
reservoir computing must satisfy some qualitative properties in order to be useful for learning: they must be nonlinear, have some form
of ''short-term memory'' to treat temporal data, efficiently filter noise, and be capable of giving sufficiently different outputs for inputs
belonging to different classes, but without being too sensitive to variations in input for the outputs of signals of a same class to remain
similar. Due to these desired properties, ''good'' reservoirs are usually systems that are at the ''edge of chaos''. Time-delay systems
additional advantage of their implementability as optoelectronic circuits in order to avoid computation time due to numerical simulations.
This thesis aims to use techniques coming from the analysis of time-delay systems in order to build nonlinear time-delay systems that
are well-suited for being reservoirs in reservoir computing. Inspired by the idea of looking for systems at the ''edge of chaos'', we will
study classes of nonlinear systems and adapt their parameters to guarantee sufficiently rich dynamics. We will pay particular attention to
time-delay systems of neutral type, and we will focus first on the simplest type of systems of neutral type, difference equations.
Début de la thèse : 01/10/2025**Nature du financement**:
**Précisions sur le financement**:
- Contrats ED : Programme blanc GS-ISN*Programme COFUND DeMythif.AI***Présentation établissement et labo d'accueil**:
- Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique**Etablissement délivrant le doctorat**:
- Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numér
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