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MATLAB中esn函数的代码-Reservoir Computing CHARC: 储层计算CHARC

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简介：
本项目提供了基于MATLAB的esn（Echo State Network）函数实现，适用于进行储层计算研究。通过该工具可以方便地构建和训练用于时间序列预测等问题的模型。 MATLAB的esn函数代码CHARC（还有更多！）最初创建这个存储库是为了作为用于表征水库计算机（CHARC）框架的MATLAB源代码集合。然而，它现在已经发展成为一个更大的生态系统，并具备了一些基本的标准规范，这使得快速和轻松地整合新的想法与方法成为可能。无论是在数字动态系统还是物理材料基板中，CHARC框架仍然具有重要的应用价值。 由于采用了标准化的基本函数结构，在使用CHARC时编写自己的基础函数并直接应用于各种脚本（如MAP-elite、微生物GA等）变得非常容易。最近的更新使得添加新的任务、行为指标和优化方法更加简便，这使其成为进行实验研究的理想场所。有关如何利用一般生态系统开展工作的详细教程可以在相关文档中找到。 *请注意：在最近一次更新之后，一些变量名称可能已在教程中进行了更改。 **免责声明：某些水库仍处于探索阶段，并且还在开发过程中。例如，参数和输入输出机制是目前的研究重点领域，因此可以自由地使用、修改或改进任何实现方式。该存储库包括以下内容： - 回声状态网络（ESN） - 水库架构“深层”/管道ESN - 多水库结构

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  • MATLAB中esn函数的代码-Reservoir Computing CHARC: 储层计算CHARC
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    本项目提供了基于MATLAB的esn（Echo State Network）函数实现，适用于进行储层计算研究。通过该工具可以方便地构建和训练用于时间序列预测等问题的模型。 MATLAB的esn函数代码CHARC（还有更多！）最初创建这个存储库是为了作为用于表征水库计算机（CHARC）框架的MATLAB源代码集合。然而，它现在已经发展成为一个更大的生态系统，并具备了一些基本的标准规范，这使得快速和轻松地整合新的想法与方法成为可能。无论是在数字动态系统还是物理材料基板中，CHARC框架仍然具有重要的应用价值。 由于采用了标准化的基本函数结构，在使用CHARC时编写自己的基础函数并直接应用于各种脚本（如MAP-elite、微生物GA等）变得非常容易。最近的更新使得添加新的任务、行为指标和优化方法更加简便，这使其成为进行实验研究的理想场所。有关如何利用一般生态系统开展工作的详细教程可以在相关文档中找到。 *请注意：在最近一次更新之后，一些变量名称可能已在教程中进行了更改。 **免责声明：某些水库仍处于探索阶段，并且还在开发过程中。例如，参数和输入输出机制是目前的研究重点领域，因此可以自由地使用、修改或改进任何实现方式。该存储库包括以下内容： - 回声状态网络（ESN） - 水库架构“深层”/管道ESN - 多水库结构
     
  • Mackey-Glass Reservoir Computing
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    Mackey-Glass Reservoir Computing是一种基于混沌时间序列预测的计算模型，利用复杂动力学系统进行高效信息处理和模式识别。 储备池应用可以用于预测Mackey-Glass混沌系统，初步了解储备池计算。
     
  • ESN-Matlab代码-ESN-PSO: ESN-PSO
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    简介：ESN-PSO是结合了Echo State Network（ESN）和粒子群优化算法（PSO）的Matlab实现，用于提升动态系统预测性能。 ESN（Echo State Network）是一种简单而强大的网络架构，在机器学习领域取得了优异的成绩。它的非复杂结构和训练方法使得它易于理解和实现。然而，其随机初始化的参数，尤其是与储层矩阵及权重相关的参数，可能无法达到满意的性能表现。 为了解决这一问题，引入了粒子群优化（PSO）来对这些参数进行微调。研究中的方法包括使用PSO预先调整来自储层、输入和向后权重矩阵的一个或多个子集的参数值。这样可以确保网络不是完全随机地配置其变量，而是通过智能搜索算法找到更优解。 入门级实施代码是为ESN-PSO设计并应用于Mackey-Glass时间序列预测问题上的。该脚本使用Matlab编写，并命名为training_esn_mg_pred.m。用户如果想将其应用到其他数据集上，则只需要将新的数据集导入主文件中，然后调整训练和测试的数据配置即可。 在当前版本的代码实现里，对输入数据进行了归一化处理以及尺寸调整，还优化了网络参数初始化的过程以减少预测误差，并且修改了清理阶段所使用的数据大小。
     
  • MATLAB中的esn函数代码-Echo-State-Network-with-Intrinsic-Plasticity: 回声状态...
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    本项目提供了一个在MATLAB中实现的Echo State Network (ESN) 函数代码，该网络具有内在可塑性功能，能够增强模型的学习和泛化能力。 MATLAB的esn函数代码由AndreaValenti提供的EchoStateNetwork项目实现了一个简称为ESN的神经网络版本。此实现使用附加的无监督学习规则（简称本征可塑性，简称IP）来预先训练储层权重，该规则模拟了生物神经元中的观察现象。 该项目实现了ESN模型，并实施了IP学习规则。它将ESN应用于四个不同的任务：内存容量、30阶NARMA系统、Mackey-Glass方程和LaserDataset。这些任务的准确描述可以在BenjaminSchrauwen等人的论文《利用固有塑性来改善储层》中找到。 入门文件narma.m包含一个辅助函数，用于为30阶NARMA系统任务生成数据集；而memory_capacity.m则提供了一个帮助函数以计算“内存容量”任务中的模型记忆能力。echo_state_network.m、esn_train.m、esn_predict.m、esn_score.m、esn_states.m和esn_train_ip.m分别实现了ESN的各个部分。
     
  • Matlab中用于Shannon计算的函数代码
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    这段代码提供了在MATLAB环境中进行香农信息理论计算的功能，包括熵、互信息等核心指标的快速求解。 香农熵的计算在PCNN程序中的终止指标是由兰州理工大学的研究者提出的，在MATLAB中有相应的函数代码实现。
     
  • MATLAB正弦函数程序代码及回声状态网络的实现-Reservoir Computing: 在可重新编程的模拟硬件上的应用
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    本文介绍了基于MATLAB的正弦函数程序设计与回声状态网络（Echo State Network）在Reservoir Computing中的应用，并探讨了其在可重配置模拟硬件平台上的实现细节。 该存储库展示了我们在FPAA（现场可编程模拟阵列）上实施深度学习任务的工作结果。我们基于佐治亚理工学院的DCRASP3.0AFPAA平台模拟了一台水库计算机，以验证各种经验——然后在板上重现它们。我们的模拟器在两个深度学习任务上的表现可以在这里找到：正弦波发生器和口语数字识别任务。 目录包括： - ActivationFunction：包含团队使用模拟板（带有电阻器、电容器和运算放大器）生成的不同激活函数的数据点和可视化。 - AuditoryToolbox：Matlab模块，用于为数字语音识别任务预处理我们的数据。 - Example：可以运行一个简单的示例来观察我们在数字语音识别任务上的结果。 - preprocessing：使用耳蜗技术对数字语音识别任务的数据进行预处理的代码。 - references-papers：我们工作中使用的参考文献和论文。 - report.pdf：我们的工作报告。 项目作者为Bertrand Thia-Thiong-Fat 和 Yassine Kamri。
     
  • 带有MATLAB代码的动态忆阻器储层计算方案.zip
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    本资源提供了一种基于MATLAB的动态忆阻器储层计算方案及其实现代码。通过该方案，用户能够探索和实验新型忆阻器在存储与处理信息方面的潜力，并进行深入研究。 在现代信息技术领域，忆阻器作为一种新型的非易失性存储元件因其独特的电学特性而被广泛研究并应用于各种计算与存储系统之中。本资料以动态忆阻器为基础，并结合MATLAB编程环境提供了一套实现储层计算的具体方案。 以下是关于忆阻器、储层计算以及MATLAB编程的相关知识点： 1. 忆阻器：忆阻器是四种基本电子元件之一，首次由惠普公司的Ralph L. Baer和William H. Mead在1971年提出理论模型。其独特之处在于电阻值与通过它的电荷量有关，这种依赖关系使得忆阻器具备记忆功能，并可用于存储及处理信息。 2. 动态忆阻器：相较于静态忆阻器，动态忆阻器更注重时间变量的影响。它们的电阻不仅取决于过去的电荷历史，还会随时间变化而改变，这为实现高速、低功耗计算提供了可能。 3. 储层计算：储层计算是一种基于人工神经网络的方法，借鉴了大脑中神经元的工作原理。它通常包括一个非线性动力系统（即“储层”）和简单的读出机制。储层负责学习并处理输入数据，而读出部分则用于提取有用信息以完成特定任务如分类或回归等。 4. MATLAB编程：MATLAB是一款广泛应用于数值分析、矩阵运算及信号处理的强大数学计算软件。通过其图形用户界面与丰富的函数库，开发者能够便捷地实现复杂算法和模型的构建，包括忆阻器模型和储层计算仿真。 5. 忆阻器建模中的MATLAB应用：利用Simulink或Stateflow工具可以建立动态忆阻器模型，并通过仿真观察不同输入条件下的响应。此外还可以编写自定义函数以深入研究忆阻器电学特性。 6. 储层计算中MATLAB的应用：神经网络工具箱提供了构建和训练各种神经网络模型的功能，包括与储层计算相关的高斯随机网络（GRN）及液态状态机（LSM）。用户可以利用这些工具实现储层的训练优化，并通过读出部分解析处理结果。 7. 实验步骤：该资料中的MATLAB代码可能包含以下步骤：(1) 定义忆阻器参数与模型；(2) 创建储层网络结构；(3) 模拟输入数据；(4) 更新储层状态；(5) 训练读出部分；(6) 测试并验证应用模型。 通过深入理解以上知识点，并结合提供的MATLAB代码，读者将能够掌握基于动态忆阻器的储层计算基本原理和实现方法。这为未来研究与发展忆阻器技术奠定了基础。
     
  • 计算二元Fox函数_CDF_gammaz的Matlab代码
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    本段代码提供了一种在MATLAB环境下计算二元Fox函数（CDF）与Gamma分布结合时的概率值的方法。适用于统计分析和概率模型研究，特别在处理复杂随机过程建模中具有应用价值。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：calculate bivariate fox function_CDF_gammaz_matlab源码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • MATLAB中的DFT函数代码
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    本段代码展示了如何在MATLAB环境中实现离散傅里叶变换（DFT），适用于信号处理和频谱分析等场景。通过自定义函数计算输入信号的频率成分，帮助用户深入理解信号的本质特性。 用MATLAB编写的DFT函数代码。
     
  • 简化的单层循环粒子群算法函数寻优MATLAB代码
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    本简介提供了一段基于简化单层循环粒子群算法的MATLAB代码，用于实现高效的函数优化与搜索。此代码简洁易懂，适用于初学者和专业人士探索不同函数的最佳解。 利用MATLAB编程并通过PSO算法寻找函数的全局最优解；代码包含详细的注释，并且简化了复杂性，仅使用一个循环结构来便于理解PSO算法的实现过程。