来源：Deephub Imba 本文约2400字，建议阅读5分钟 本文提介绍了受大脑自然信息处理过程启发而提出的一种脉冲神经网络。
设想你正处于一片平静的湖面,四周环绕着高山,你向水中投入一块石头。涟漪开始形成,向四周扩散。此时,在附近再投入一块石头。第二块石头产生的涟漪与第一块s石头产生的涟漪相互交叠,在水面上形成复杂多变的图案。这种图案并非随机产生;它包含了每块石头落水的位置、时间、大小,甚至每次撞击释放的能量等信息。 利用这种涟漪效应来理解和解决问题。在某种程度上,这就是 Liquid State Machines (LSMs) 的工作原理。
LSM简介
代码实现
!pip install reservoirpy matplotlib numpy
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom reservoirpy.nodes import Reservoir, Ridgefrom reservoirpy.datasets import mackey_glass# 加载Mackey-Glass数据集data = mackey_glass(n_timesteps=1000, tau=17)# 可视化时间序列数据plt.plot(data)plt.title("Mackey-Glass Timeseries Data")plt.xlabel("Time Step")plt.ylabel("Value")plt.show()
# 对数据进行归一化处理data = (data - np.mean(data)) / np.std(data)划分训练集和测试集# 将数据集划分为训练集和测试集split_ratio = 0.8split_idx = int(split_ratio * len(data))train_data, test_data = data[:split_idx], data[split_idx:]定义储备池参数# 构建并配置Liquid State Machine(储备池)reservoir_size = 500 # 储备池中的神经元数量
# 创建储备池和读出层reservoir = Reservoir(units=reservoir_size, lr=0.1, input_scaling=0.5, sr=0.9) # 将'spectral_radius'参数简写为'sr'readout = Ridge(ridge=1e-6)
# 连接各层,构建LSM模型model = reservoir readout
# 调整数据形状以适应训练X_train = train_data[:-1].reshape(-1, 1) # 输入数据y_train = train_data[1:] # 目标数据(下一个时间步的值)# 训练模型model = model.fit(X_train, y_train, warmup=100)
# 生成预测结果X_test = test_data[:-1].reshape(-1, 1)y_test = test_data[1:]predictions = model.run(X_test)#绘制预测结果与真实测试数据的对比图plt.figure(figsize=(12, 6))plt.plot(y_test, label="Actual", color='b')plt.plot(predictions, label="Predicted", color='r')plt.title("Mackey-Glass Prediction with Liquid State Machine")plt.xlabel("Time Step")plt.ylabel("Value")plt.legend()plt.show()
# 通过观察部分神经元的激活情况来分析储备池动力学plt.figure(figsize=(10, 6))states = reservoir.run(X_train)for i in range(5): # 绘制前5个神经元的激活情况plt.plot(states[:, i], label=f"Neuron {i+1}")plt.title("Reservoir Neuron Activations (Subset)")plt.xlabel("Time Step")plt.ylabel("Activation")plt.legend()plt.show()
总结
关于我们
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