arXiv ID:
2604.19343
arXiv 提交日期: 2026-04-21
面向时间序列分类的可扩展忆阻友好型储层计算 / Scalable Memristive-Friendly Reservoir Computing for Time Series Classification
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种名为MARS的简化并行忆阻储层计算架构,通过创新的减法跳跃连接实现了高效并行计算和深层模型组合,相比传统轻量级回声状态网络训练速度提升21倍,并在多个长序列基准任务中显著超越了LRU、S5、Mamba等强梯度模型,将训练时间从分钟或小时级压缩到秒甚至百毫秒级,为构建兼具高预测性能与极致计算效率的类脑学习系统提供了可行路线。