Máquina de estado líquido - Liquid state machine
Uma máquina de estado líquido ( LSM ) é um tipo de computador reservatório que usa uma rede neural de spiking . Um LSM consiste em uma grande coleção de unidades (chamadas de nós ou neurônios ). Cada nó recebe entrada variável no tempo de fontes externas (as entradas ), bem como de outros nós. Os nós são conectados aleatoriamente uns aos outros. A natureza recorrente das conexões transforma a entrada variável no tempo em um padrão espaço-temporal de ativações nos nós da rede. Os padrões espaço-temporais de ativação são lidos por unidades discriminantes lineares .
A sopa de nós conectados de forma recorrente acabará computando uma grande variedade de funções não lineares na entrada. Dada uma variedade grande o suficiente de tais funções não lineares, é teoricamente possível obter combinações lineares (usando as unidades de leitura) para realizar qualquer operação matemática necessária para realizar uma determinada tarefa, como reconhecimento de fala ou visão por computador .
A palavra líquido no nome vem da analogia desenhada para deixar cair uma pedra em uma massa de água parada ou outro líquido. A pedra que cai irá gerar ondulações no líquido. A entrada (movimento da pedra em queda) foi convertida em um padrão espaço-temporal de deslocamento de líquido (ondulações).
Os LSMs foram apresentados como uma forma de explicar o funcionamento dos cérebros . Os LSMs são considerados uma melhoria em relação à teoria das redes neurais artificiais porque:
- Os circuitos não são codificados para executar uma tarefa específica.
- As entradas de tempo contínuo são tratadas "naturalmente".
- Cálculos em várias escalas de tempo podem ser feitos usando a mesma rede.
- A mesma rede pode realizar vários cálculos.
As críticas aos LSMs usados na neurociência computacional são que
- LSMs não explicam realmente como o cérebro funciona. Na melhor das hipóteses, eles podem replicar algumas partes da funcionalidade do cérebro.
- Não há uma maneira garantida de dissecar uma rede em funcionamento e descobrir como ou quais cálculos estão sendo realizados.
- Muito pouco controle sobre o processo.
Aproximação de função universal
Se um reservatório tem memória de desvanecimento e separabilidade de entrada , com a ajuda de uma leitura, pode ser provado que a máquina de estado líquido é um aproximador de função universal usando o teorema de Stone-Weierstrass .
Veja também
- Rede de estado de eco : conceito semelhante em rede neural recorrente
- Computação de reservatório : a estrutura conceitual
- Mapa auto-organizável
Bibliotecas
- LiquidC #: Implementação de máquina de estado líquido topologicamente robusta com um detector de rede neuronal [1]
Referências
- Maass, Wolfgang; Natschläger, Thomas; Markram, Henry (novembro de 2002), "Real-time computing without stable states: a new framework for neural computation based on perturbations" (PDF) , Neural Comput , 14 (11): 2531–60, CiteSeerX 10.1.1.183.2874 , doi : 10.1162 / 089976602760407955 , PMID 12433288 , S2CID 1045112 , arquivado do original em 22 de fevereiro de 2012.Manutenção de CS1: URL impróprio ( link )
- Wolfgang Maass; Thomas Natschläger; Henry Markram (2004), "Computational Models for Generic Cortical Microcircuits" (PDF) , In Computational Neuroscience: A Comprehensive Approach, Capítulo 18 , 18 : 575–605