Machine learningRecurrent / reservoir

Xarxa d'Estat Eco (Echo State Network, ESN)

Una Xarxa d'Estat Eco (ESN) és un tipus de xarxa neuronal recurrent introduïda per Herbert Jaeger i Harald Haas el 2004 que aprofita una capa recurrent gran, de connexions aleatòries i fixa —el reservori— per projectar senyals d'entrada en un espai no lineal d'alta dimensionalitat. Només els pesos lineals de sortida s'entrenen, típicament mitjançant regressió de cresta (ridge regression), fent que les ESN siguin computacionalment econòmiques però altament expressives per a tasques de modelatge de sèries temporals caòtiques.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Xarxa d'Estat Eco (Echo State Network, ESN)
LSTMXarxa Neuronal RecurrentEntropia de Mostra

Fonts

  1. Jaeger, H., & Haas, H. (2004). Harnessing nonlinearity: Predicting chaotic systems and saving energy in wireless communication. Science, 304(5667), 78–80. DOI: 10.1126/science.1091277

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 2). Echo State Network (Reservoir Computing). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/echo-state-network

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateEcho State Network (Echo State Network (Reservoir Computing)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/echo-state-network · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026