Mreža stanja odjeka
Mreža stanja odjeka (ESN) tip je povratne (rekurentne) neuronske mreže koju su 2004. godine uveli Herbert Jaeger i Harald Haas, a koja koristi veliku, slučajno povezanu, fiksnu povratnu sloj – rezervoar – za projiciranje ulaznih signala u visokodimenzionalni nelinearni prostor. Obučavaju se samo linearne izlazne težine, obično pomoću grebenaste regresije (ridge regression), što ESN čini računski jeftinima, a opet visoko izražajnima za zadatke modeliranja vremenskih nizova i kaotičnih vremenskih nizova.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 2). Echo State Network (Reservoir Computing). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- LSTMDuboko učenje↔ compare
- Rekurentna neuronska mrežaDuboko učenje↔ compare
- Entropija uzorkaSloženi sustavi↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →