arXiv · Neural and Evolutionary Computing· Humayun Ahmed, In\^es S. Garcia, Filipa C. Mota, Muhammad Asim, Ghaith Mahook, Suleyman Celik, Yunus Selcuk, Filipe S. Alves, Alper Demir, M. Selim Hanay·· 5 小时前AI 评分15
谐振模式动态多样性：面向可重构纳米机械系统的储层计算
Dynamical Diversity for Reservoir Computing in Reconfigurable Nanomechanics
AI 导读
研究在单个 NEMS 谐振器中利用两个相互作用模式，通过不同模态驱动幅度分配回放相同输入序列，并将响应拼接为单一特征矩阵。在 NARMA-2 上，相比单模式运行将方差归一化测试误差降低超过 28 倍，相比最优双模式设置降低超过 3 倍；线性记忆容量测量显示可回忆跨度仅少数符号，随延迟快速衰减。复用 NEMS 特征在非线性映射任务上的误差显著低于电气馈通特征。
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