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Van der Sande, Guy, Daniel Brunner et Miguel C. Soriano. « Advances in photonic reservoir computing ». Nanophotonics 6, no 3 (12 mai 2017) : 561–76. http://dx.doi.org/10.1515/nanoph-2016-0132.
Texte intégralGhosh, Sanjib, Kohei Nakajima, Tanjung Krisnanda, Keisuke Fujii et Timothy C. H. Liew. « Quantum Neuromorphic Computing with Reservoir Computing Networks ». Advanced Quantum Technologies 4, no 9 (9 juillet 2021) : 2100053. http://dx.doi.org/10.1002/qute.202100053.
Texte intégralRohm, Andre, Lina Jaurigue et Kathy Ludge. « Reservoir Computing Using Laser Networks ». IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics 26, no 1 (janvier 2020) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1109/jstqe.2019.2927578.
Texte intégralDamicelli, Fabrizio, Claus C. Hilgetag et Alexandros Goulas. « Brain connectivity meets reservoir computing ». PLOS Computational Biology 18, no 11 (16 novembre 2022) : e1010639. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010639.
Texte intégralAntonik, Piotr, Serge Massar et Guy Van Der Sande. « Photonic reservoir computing using delay dynamical systems ». Photoniques, no 104 (septembre 2020) : 45–48. http://dx.doi.org/10.1051/photon/202010445.
Texte intégralTran, Dat, et Christof Teuscher. « Computational Capacity of Complex Memcapacitive Networks ». ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems 17, no 2 (avril 2021) : 1–25. http://dx.doi.org/10.1145/3445795.
Texte intégralSenn, Christoph Walter, et Itsuo Kumazawa. « Abstract Reservoir Computing ». AI 3, no 1 (10 mars 2022) : 194–210. http://dx.doi.org/10.3390/ai3010012.
Texte intégralHart, Joseph D., Laurent Larger, Thomas E. Murphy et Rajarshi Roy. « Delayed dynamical systems : networks, chimeras and reservoir computing ». Philosophical Transactions of the Royal Society A : Mathematical, Physical and Engineering Sciences 377, no 2153 (22 juillet 2019) : 20180123. http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2018.0123.
Texte intégralS Pathak, Shantanu, et D. Rajeswara Rao. « Reservoir Computing for Healthcare Analytics ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.32 (31 mai 2018) : 240. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.32.15576.
Texte intégralAndrecut, M. « Reservoir computing on the hypersphere ». International Journal of Modern Physics C 28, no 07 (juillet 2017) : 1750095. http://dx.doi.org/10.1142/s0129183117500954.
Texte intégralAkai-Kasaya, Megumi. « (Invited) Neuromorphic Devices and Systems Using Carbon Nanotubes ». ECS Meeting Abstracts MA2022-01, no 10 (7 juillet 2022) : 778. http://dx.doi.org/10.1149/ma2022-0110778mtgabs.
Texte intégralThivierge, Jean-Philippe, Eloïse Giraud, Michael Lynn et Annie Théberge Charbonneau. « Key role of neuronal diversity in structured reservoir computing ». Chaos : An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 32, no 11 (novembre 2022) : 113130. http://dx.doi.org/10.1063/5.0111131.
Texte intégralYamaguti, Yutaka, et Ichiro Tsuda. « Functional differentiations in evolutionary reservoir computing networks ». Chaos : An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 31, no 1 (janvier 2021) : 013137. http://dx.doi.org/10.1063/5.0019116.
Texte intégralde Vos, N. J. « Reservoir computing as an alternative to traditional artificial neural networks in rainfall-runoff modelling ». Hydrology and Earth System Sciences Discussions 9, no 5 (11 mai 2012) : 6101–34. http://dx.doi.org/10.5194/hessd-9-6101-2012.
Texte intégralFerreira, Tiago D., Nuno A. Silva, Duarte Silva, Carla C. Rosa et Ariel Guerreiro. « Reservoir computing with nonlinear optical media ». Journal of Physics : Conference Series 2407, no 1 (1 décembre 2022) : 012019. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2407/1/012019.
Texte intégralObst, Oliver, Adrian Trinchi, Simon G. Hardin, Matthew Chadwick, Ivan Cole, Tim H. Muster, Nigel Hoschke et al. « Nano-scale reservoir computing ». Nano Communication Networks 4, no 4 (décembre 2013) : 189–96. http://dx.doi.org/10.1016/j.nancom.2013.08.005.
Texte intégralHanias, Michael P., Spyros P. Georgopoulos, Stavros G. Stavrinides, Panagiotis Tziatzios et Ioannis P. Antoniades. « Reservoir computing vs. neural networks in financial forecasting ». International Journal of Computational Economics and Econometrics 1, no 1 (2021) : 1. http://dx.doi.org/10.1504/ijcee.2021.10041721.
Texte intégralGallicchio, Claudio, et Alessio Micheli. « Echo State Property of Deep Reservoir Computing Networks ». Cognitive Computation 9, no 3 (5 mai 2017) : 337–50. http://dx.doi.org/10.1007/s12559-017-9461-9.
Texte intégralGeorgopoulos, Spyros P., Panagiotis Tziatzios, Stavros G. Stavrinides, Ioannis P. Antoniades et Michael P. Hanias. « Reservoir computing vs. neural networks in financial forecasting ». International Journal of Computational Economics and Econometrics 13, no 1 (2023) : 1. http://dx.doi.org/10.1504/ijcee.2023.127283.
Texte intégralRöhm, André, et Kathy Lüdge. « Multiplexed networks : reservoir computing with virtual and real nodes ». Journal of Physics Communications 2, no 8 (3 août 2018) : 085007. http://dx.doi.org/10.1088/2399-6528/aad56d.
Texte intégralOZTURK, MUSTAFA C., et JOSE C. PRINCIPE. « FREEMAN'S K MODELS AS RESERVOIR COMPUTING ARCHITECTURES ». New Mathematics and Natural Computation 05, no 01 (mars 2009) : 265–86. http://dx.doi.org/10.1142/s179300570900126x.
Texte intégralBüsing, Lars, Benjamin Schrauwen et Robert Legenstein. « Connectivity, Dynamics, and Memory in Reservoir Computing with Binary and Analog Neurons ». Neural Computation 22, no 5 (mai 2010) : 1272–311. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2009.01-09-947.
Texte intégralAllwood, Dan A., Matthew O. A. Ellis, David Griffin, Thomas J. Hayward, Luca Manneschi, Mohammad F. KH Musameh, Simon O'Keefe et al. « A perspective on physical reservoir computing with nanomagnetic devices ». Applied Physics Letters 122, no 4 (23 janvier 2023) : 040501. http://dx.doi.org/10.1063/5.0119040.
Texte intégralBasterrech, Sebastián, et Gerardo Rubino. « ECHO STATE QUEUEING NETWORKS : A COMBINATION OF RESERVOIR COMPUTING AND RANDOM NEURAL NETWORKS ». Probability in the Engineering and Informational Sciences 31, no 4 (17 mai 2017) : 457–76. http://dx.doi.org/10.1017/s0269964817000110.
Texte intégralRen, Bin, et Huanfei Ma. « Global optimization of hyper-parameters in reservoir computing ». Electronic Research Archive 30, no 7 (2022) : 2719–29. http://dx.doi.org/10.3934/era.2022139.
Texte intégralGonon, Lukas, et Juan-Pablo Ortega. « Reservoir Computing Universality With Stochastic Inputs ». IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 31, no 1 (janvier 2020) : 100–112. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2019.2899649.
Texte intégralZhong, Xijuan, et Shuai Wang. « Learning Coupled Oscillators System with Reservoir Computing ». Symmetry 14, no 6 (25 mai 2022) : 1084. http://dx.doi.org/10.3390/sym14061084.
Texte intégralCarbajal, Juan Pablo, Joni Dambre, Michiel Hermans et Benjamin Schrauwen. « Memristor Models for Machine Learning ». Neural Computation 27, no 3 (mars 2015) : 725–47. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00694.
Texte intégralAndreev, Andrey V., Artem A. Badarin, Vladimir A. Maximenko et Alexander E. Hramov. « Forecasting macroscopic dynamics in adaptive Kuramoto network using reservoir computing ». Chaos : An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 32, no 10 (octobre 2022) : 103126. http://dx.doi.org/10.1063/5.0114127.
Texte intégralHermans, Michiel, et Benjamin Schrauwen. « Recurrent Kernel Machines : Computing with Infinite Echo State Networks ». Neural Computation 24, no 1 (janvier 2012) : 104–33. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00200.
Texte intégralYilmaz, Ozgur. « Symbolic Computation Using Cellular Automata-Based Hyperdimensional Computing ». Neural Computation 27, no 12 (décembre 2015) : 2661–92. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00787.
Texte intégralSteiner, Peter, Azarakhsh Jalalvand, Simon Stone et Peter Birkholz. « PyRCN : A toolbox for exploration and application of Reservoir Computing Networks ». Engineering Applications of Artificial Intelligence 113 (août 2022) : 104964. http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2022.104964.
Texte intégralHamedani, Kian, Lingjia Liu, Rachad Atat, Jinsong Wu et Yang Yi. « Reservoir Computing Meets Smart Grids : Attack Detection Using Delayed Feedback Networks ». IEEE Transactions on Industrial Informatics 14, no 2 (février 2018) : 734–43. http://dx.doi.org/10.1109/tii.2017.2769106.
Texte intégralJalalvand, Azarakhsh, Kris Demuynck, Wesley De Neve et Jean-Pierre Martens. « On the application of reservoir computing networks for noisy image recognition ». Neurocomputing 277 (février 2018) : 237–48. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.100.
Texte intégralMastoi, Qurat-ul-ain, Teh Wah et Ram Gopal Raj. « Reservoir Computing Based Echo State Networks for Ventricular Heart Beat Classification ». Applied Sciences 9, no 4 (18 février 2019) : 702. http://dx.doi.org/10.3390/app9040702.
Texte intégralLe, Phuong Y., Billy J. Murdoch, Anders J. Barlow, Anthony S. Holland, Dougal G. McCulloch, Chris F. McConville et Jim G. Partridge. « Electroformed, Self‐Connected Tin Oxide Nanoparticle Networks for Electronic Reservoir Computing ». Advanced Electronic Materials 6, no 7 (20 mai 2020) : 2000081. http://dx.doi.org/10.1002/aelm.202000081.
Texte intégralHosseini, Mahshid, Nikolay Frick, Damien Guilbaud, Ming Gao et Thomas H. LaBean. « Resistive switching of two-dimensional Ag2S nanowire networks for neuromorphic applications ». Journal of Vacuum Science & ; Technology B 40, no 4 (juillet 2022) : 043201. http://dx.doi.org/10.1116/6.0001867.
Texte intégralMujal, Pere, Johannes Nokkala, Rodrigo Martínez-Peña, Gian Luca Giorgi, Miguel C. Soriano et Roberta Zambrini. « Analytical evidence of nonlinearity in qubits and continuous-variable quantum reservoir computing ». Journal of Physics : Complexity 2, no 4 (15 novembre 2021) : 045008. http://dx.doi.org/10.1088/2632-072x/ac340e.
Texte intégralShirai, Shota, Susant Kumar Acharya, Saurabh Kumar Bose, Joshua Brian Mallinson, Edoardo Galli, Matthew D. Pike, Matthew D. Arnold et Simon Anthony Brown. « Long-range temporal correlations in scale-free neuromorphic networks ». Network Neuroscience 4, no 2 (janvier 2020) : 432–47. http://dx.doi.org/10.1162/netn_a_00128.
Texte intégralZhou, Zhou, Lingjia Liu, Vikram Chandrasekhar, Jianzhong Zhang et Yang Yi. « Deep Reservoir Computing Meets 5G MIMO-OFDM Systems in Symbol Detection ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 1266–73. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5481.
Texte intégralElbedwehy, Aya N., Awny M. El-Mohandes, Ahmed Elnakib et Mohy Eldin Abou-Elsoud. « FPGA-based reservoir computing system for ECG denoising ». Microprocessors and Microsystems 91 (juin 2022) : 104549. http://dx.doi.org/10.1016/j.micpro.2022.104549.
Texte intégralCucchi, Matteo, Christopher Gruener, Lautaro Petrauskas, Peter Steiner, Hsin Tseng, Axel Fischer, Bogdan Penkovsky et al. « Reservoir computing with biocompatible organic electrochemical networks for brain-inspired biosignal classification ». Science Advances 7, no 34 (août 2021) : eabh0693. http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.abh0693.
Texte intégralAthanasiou, Vasileios, et Zoran Konkoli. « On using reservoir computing for sensing applications : exploring environment-sensitive memristor networks ». International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems 33, no 4 (25 février 2017) : 367–86. http://dx.doi.org/10.1080/17445760.2017.1287264.
Texte intégralViero, Yannick, David Guérin, Anton Vladyka, Fabien Alibart, Stéphane Lenfant, M. Calame et Dominique Vuillaume. « Light-Stimulatable Molecules/Nanoparticles Networks for Switchable Logical Functions and Reservoir Computing ». Advanced Functional Materials 28, no 39 (6 août 2018) : 1801506. http://dx.doi.org/10.1002/adfm.201801506.
Texte intégralAlomar, Miquel L., Vincent Canals, Nicolas Perez-Mora, Víctor Martínez-Moll et Josep L. Rosselló. « FPGA-Based Stochastic Echo State Networks for Time-Series Forecasting ». Computational Intelligence and Neuroscience 2016 (2016) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2016/3917892.
Texte intégralFrady, E. Paxon, Denis Kleyko et Friedrich T. Sommer. « A Theory of Sequence Indexing and Working Memory in Recurrent Neural Networks ». Neural Computation 30, no 6 (juin 2018) : 1449–513. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01084.
Texte intégralJohnson, Chris, Andrew Philippides et Philip Husbands. « Active Shape Discrimination with Compliant Bodies as Reservoir Computers ». Artificial Life 22, no 2 (mai 2016) : 241–68. http://dx.doi.org/10.1162/artl_a_00202.
Texte intégralDion, Yves, et Saad Bennis. « A global modeling approach to the hydraulic performance evaluation of a sewer network ». Canadian Journal of Civil Engineering 37, no 11 (novembre 2010) : 1432–36. http://dx.doi.org/10.1139/l10-082.
Texte intégralDi, Sarli, Claudio Gallicchio et Alessio Micheli. « On the effectiveness of Gated Echo State Networks for data exhibiting long-term dependencies ». Computer Science and Information Systems 19, no 1 (2022) : 379–96. http://dx.doi.org/10.2298/csis210218063d.
Texte intégralSillin, Henry O., Renato Aguilera, Hsien-Hang Shieh, Audrius V. Avizienis, Masakazu Aono, Adam Z. Stieg et James K. Gimzewski. « A theoretical and experimental study of neuromorphic atomic switch networks for reservoir computing ». Nanotechnology 24, no 38 (2 septembre 2013) : 384004. http://dx.doi.org/10.1088/0957-4484/24/38/384004.
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