liquid state machine

最新推荐文章于 2025-09-05 11:16:13 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： matlab python 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/ecoflex/p/8970973.html
本文探讨了液态状态机的基本概念、工作原理及应用场景。通过介绍液态状态机如何处理时间序列数据，实现复杂模式识别，并提供相关资源链接以便深入学习。

https://en.wikipedia.org/wiki/Liquid_state_machine

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

https://www.youtube.com/watch?v=r4wxN2B5PuU

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 https://stackoverflow.com/questions/28326776/liquid-state-machine-how-it-works-and-how-to-use-it

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/8970973.html

【深度学习基础模型】液态状态机（Liquid State Machines, LSM）详细理解并附实现代码。
985小水博的摸鱼日常
10-03 3429
液态状态机（Liquid State Machines, LSM）
总结 27 类深度学习主要神经网络：结构图及应用
睡前人工智能共享实验室
09-18 2911
目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。本文将展示神经网络中最常用的拓扑结构，并简要介绍其应用。 图1: 感知器: 大脑中信息存储和组织的概率模型[3] | 来源: 康奈尔航空实验室的Frank Rosenblat标记的感知器。纽约水牛城，1960 1. 感知器(Perceptron(P)) 感知器模型也称为单层神经网络。这个神经网络只包含两层: 输入层 输出层 这种类型的神经网络没有隐藏层。它接受输入并计...
liquid-state-machine:从 code.google.compliquid-state-machine 自动导出
06-19
液态状态机 (LSM) 是一种使用时间神经元进行计算的方法，与标准人工神经网络不同，它可用于直接对固有时间数据进行分类。 它也被提出作为某些大脑功能的自然模型。 通过这段代码，我们表明通常由 Maass 等人定义的液体状态机不能作为大脑功能的自然模型。 这是因为它们很容易受到模型部分故障的影响。 该代码通过指定某些类型的拓扑约束（例如“小世界假设”）解决了这个问题，这些拓扑约束被认为在生物学上是合理的，可以在这个意义上恢复 LSM 的鲁棒性。 有关更多详细分析，Hazan, H. 和 Manevitz, L.，液态机中的拓扑约束和鲁棒性，专家系统与应用，第 39 卷，第 2 期，第 1597-1606 页， //dx.doi.org/10.1016
MIT提出Liquid机器学习系统，可像液体一样适应动态变化
人工智能学家
02-21 3727
作者：Daniel Ackerman机器之心编译编辑：Panda麻省理工学院（MIT）的研究者开发出了一种新型的神经网络，其不仅能在训练阶段学习，而且还能持续不断地适应。他们将这种灵活的算...
基于Liquid State Machine的时间序列预测:利用储备池计算实现高效建模
deephub
11-05 4383
标准神经网络,如前馈网络,本身并不处理时间信息。循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),如长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM),通过反馈回路捕获序列信息,但需要对每一步进行显式训练。相比之下,LSM使用随机连接的神经元储备池(“液体”)将输入数据转化为高维动态状态。储备池的设计目的是随时间"回响"输入信号,被动捕捉时间模式而无需直接训练。这种结构以稀疏、高效的方式捕获输入数据的时间依赖性。
【博士每天一篇论文-技术综述】Machine Learning With Echo State Networks 一篇系统讲解ESN知识的五星文章
BetterBench的博客
01-21 1500
年份：2020作者：徐元超，曼尼托巴大学期刊： 无引用量：无。这篇文章是一篇技术报告，从递归神经网络（RNNs）引入到回声状态网络（ESNs）。说明了RNNs的局限性，并引入了储层计算和ESN的概念。非常系统详细的介绍了ESN的数学模型、属性（echo state property）、意义、训练方法、深度ESN的以、ESN的应用和局限性、以及未来的研究方向。
深度学习最常见的 26 个模型汇总，请务必掌握！
weixin_33671935的博客
12-17 1万+
点击上方“AI有道”，选择“置顶”公众号重磅干货，第一时间送达本文转载自公众号：AI部落联盟（AI_Tribe）本文首先从4个方面（张量、生成模型、序列学习、深度强化学习...
[转]教你看懂各种神经网络
weixin_34318272的博客
10-26 981
原图如下： 虽然这些节点图不能显示各个模型的内部工作过程，但是这些节点图的汇总可以让我们在同一层面上对比不同神经网络的结构特点，从而对不同神经网络之间的关系有一个更为具象的理解。 感知器（Perceptrons）和前馈神经网络（Feed Forward Neural Networks） 单层感知器是最简单的神经网络。它仅包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。 相对于单层...
Reservoir Computing简介
Footprint：Chengyao's Technical Blog
10-05 1万+
最近主要在看Reservoir Computing。RC这个领域是由两篇twin paper共同确立的，这两篇paper一个从Engineering的角度提出了Echo State Network的概念，另一个从bio的角度提出了Liquid State Machine的概念。这两篇paper的链接如下，有兴趣可以拿来参考：The "echo state" approach to analysing and training recurrent neural networksReal-time comput
doy:从 code.google.compdoy 自动导出
06-12
为什么 布莱顿的约克公爵电影院没有任何内容。 这是一个屏幕抓取小部件，用于将列表拉入小部件中。 事实证明，Picture House 链中的其他电影院使用相同的网站，因此该小部件也支持这些电影院。 什么 这是一个用于 Mac OS 的小部件，它从电影网站获取 HTML，从页面中提取电影信息，并将其显示在小部件中。 该小部件是使用 Dashcode 中的默认 RSS 提要示例创建的。 一旦 Picture House 更新他们的网站，它很可能会失败。 但希望他们会添加一个 Atom 提要。 /me 交叉手指。 免责声明 此代码与图片屋或约克公爵无关。
对话机器学习大神Yoshua Bengio（上）
weixin_30466421的博客
04-18 330
Yoshua Bengio教授（个人主页）是机器学习大神之一，尤其是在深度学习这个领域。他连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun（燕乐存）教授，缔造了2006年开始的深度学习复兴。他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面，致力于用其解决人工智能问题。他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一，好多其他教授早已投身于工业界，加入了谷歌或Facebook公司。 作为机...
一文看懂25个神经网络模型
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06-17 25万+
1. 引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜在
综述AI未来：神经科学启发的类脑计算
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04-24 972
来源：运筹OR帷幄  作者：周岩摘要：脑科学是一门实践性很强的交叉学科，包含了神经科学，医学，数学，计算科学等多门学科。随着近几年深度学习的迅速发展，人工智能成为了无论学...
开发者不可错过的 10 个人工智能开源项目
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12-25 1877
来源：人工智能头条关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的 AIhttps://www.oschina.net/p/style2paints推荐
liquid用法笔记
Coffee coder
07-24 1万+
在折腾github上博客的时候, 遇到一些jekyll, 正确来说应该是Liquid用法的问题。 于是一系列搜索之后终于找到了比较容易理解的文档>> 关于Liquid的语法使用，看完一遍，就能愉快的在github上继续折腾博客了。有些看不大懂，没翻译。 Liquid有两种标记类型： Output 和 Tag. Output标记，用于输出文本，格式采用 {{ 两
推荐 10 个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目
weixin_34001430的博客
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
基于Matlab多目标粒子群算法冷热电联供综合能源系统运行优化调度
最新发布
ZSW1218的博客
09-05 1062
综合能源系统通过电、热、冷及天然气等多种能源的协调利用，能够有效提升能源利用效率、促进可再生能源消纳，并降低整体运行成本。然而，由于存在多种耦合设备、不同形式的能量需求以及不确定的可再生出力，综合能源调度问题通常呈现出多目标、强约束和非线性等特点。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义脉冲神经元类 class SpikingNeuron: def __init__(self, threshold=1.0): self.potential = 0.0 # 神经元电位 self.threshold = threshold # 阈值 self.spike = False # 是否发射脉冲 def update(self, input_current): self.potential += input_current # 更新电位 if self.potential >= self.threshold: self.spike = True # 达到阈值，发射脉冲 self.potential = 0.0 # 重置电位 else: self.spike = False def get_output(self): return 1.0 if self.spike else 0.0 # 定义液态状态机类 class LiquidStateMachine: def __init__(self, num_neurons, input_size): self.neurons = [SpikingNeuron() for _ in range(num_neurons)] self.input_weights = np.random.rand(num_neurons, input_size) # 随机连接输入权重 def step(self, input_signal): outputs = [] for i, neuron in enumerate(self.neurons): input_current = np.dot(self.input_weights[i], input_signal) # 计算输入电流 neuron.update(input_current) outputs.append(neuron.get_output()) return outputs # 模拟输入信号 time_steps = 100 input_signal = np.sin(np.linspace(0, 4 * np.pi, time_steps)) # 正弦信号作为输入 # 初始化LSM lsm = LiquidStateMachine(num_neurons=10, input_size=1) # 存储神经元输出 lsm_outputs = [] # 模拟过程 for t in range(time_steps): input_val = [input_signal[t]] # 输入值 output = lsm.step(input_val) # 通过液态状态机 lsm_outputs.append(output) # 可视化LSM的输出 plt.imshow(np.array(lsm_outputs).T, aspect='auto', cmap='gray') plt.title("Liquid State Machine Outputs") plt.xlabel("Time Step") plt.ylabel("Neuron Index") plt.show() 运行结果是什么
04-01
嗯，用户想了解液态状态机（Liquid State Machine，LSM）的Python模拟结果以及如何用matplotlib进行可视化。首先，我需要确认LSM的基本原理和结构，这样才能正确模拟。LSM通常由动态的储备池（比如脉冲神经元网络）...
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