Machine learningRecurrent / reservoir
에코 상태 네트워크
에코 상태 네트워크(Echo State Network, ESN)는 Herbert Jaeger와 Harald Haas가 2004년에 소개한 일종의 순환 신경망으로, 크고 무작위로 연결된 고정된 순환층(저수지, reservoir)을 활용하여 입력 신호를 고차원 비선형 공간으로 투영합니다. 학습되는 것은 선형 출력 가중치뿐이며, 일반적으로 능선 회귀(ridge regression)를 통해 이루어지므로 ESN은 계산 비용이 저렴하면서도 시간적 및 혼돈 시계열 모델링 작업에 매우 표현력이 풍부합니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Echo State Network (Reservoir Computing). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/echo-state-network
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