储备池计算小结

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分类专栏： reservoir computing 文章标签： c语言 r语言 线性代数
于 2021-11-17 10:58:20 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZhaoLinke1998/article/details/121373275
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本文总结了储备池计算的发展，从RNN的挑战到ESN（Echo State Network）和LSM（Liquid State Machine）的提出。共同点在于它们都包含循环连接的储蓄池，不同之处在于ESN使用sigmoid单元，而LSM采用脉冲神经元。储蓄池的性能受四个关键参数影响：连接权谱半径SR、规模N、输入单元尺度IS和稀疏程度SD。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ESN和LSM提出的背景

RNN(Recurrent Neural Network)，被证明具有很好的函数逼近能力和记忆能力，但训练起来却十分困难。

Buonomano 在早期工作中提出了用具有暂塑性（short-term plasticity、dynamic synapses）的脉冲神经元（spiking neurons）构成的随机网络，他发现暂塑性使得循环网络具有更慢的动态：保持随机连接的循环网络不变，只需要训练一个简单的对网络输出特征做处理的分类/回归模型。

上述训练思想分别被Jaeger 用在回声状态网络（Echo State Network）上，被 Maass 用在液体状态机（Liquid State Machine）上，构成了现在储备池计算的基石。

ESN和LSM的共同点和区别

共同点：

两者的隐藏层都被称为储蓄池，而储蓄池内部的神经元都是循环

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