EARLY: Algoritmo Evolutivo Ottimizza le Reti di Reservoir Computing

Il nuovo framework, EARLY (Evolutionary Algorithm for Reservoir Learning and Yielding), migliora sia la topologia che gli iperparametri delle reti Echo State (ESN) multi-reservoir. Ispirandosi alla struttura modulare del cervello, EARLY rappresenta le architetture come genomi basati su grafi, utilizzando tecniche di crossover, mutazione e selezione per identificare configurazioni efficaci. Il suo obiettivo è sviluppare architetture generiche che promuovano la generalizzazione dei compiti. Testato su compiti di apprendimento temporale del dataset CogScale, le architetture evolute con questo metodo hanno superato quelle generate tramite ricerca casuale. Questa innovazione affronta la sfida della messa a punto specifica per compito nelle ESN tradizionali, che spesso richiedono regolazioni manuali per prestazioni ottimali.