Echo State Network
Et ekko-tilstandsnettverk (ESN) er en type rekurrent nevralt nettverk introdusert av Herbert Jaeger og Harald Haas i 2004, som utnytter et stort, tilfeldig koblet, fast rekurrent lag – reservoaret – til å projisere inngangssignaler inn i et høydimensjonalt ikke-lineært rom. Kun de lineære utgangsvektene trenes, typisk via ridge-regresjon, noe som gjør ESN-er beregningsmessig rimelige, men likevel svært uttrykksfulle for modelleringsoppgaver med tidsrekker som er kaotiske eller tidsavhengige.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 2). Echo State Network (Reservoir Computing). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- LSTMDyp læring↔ compare
- Residuelle nevrale nettverkDyp læring↔ compare
- Sample EntropyKomplekse systemer↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →