Machine learningRecurrent / reservoir

Sieť stavového ozveny

Sieť stavového ozveny (ESN) je typ rekurentnej neurónovej siete, ktorý v roku 2004 predstavili Herbert Jaeger a Harald Haas. Využíva rozsiahlu, náhodne prepojenú, fixnú rekurentnú vrstvu – rezervoár – na premietnutie vstupných signálov do vysokorozmerného nelineárneho priestoru. Trénujú sa iba lineárne výstupné váhy, zvyčajne pomocou ridge regresie, čo robí ESN výpočtovo nenáročnými, no zároveň vysoko expresívnymi pre úlohy modelovania časových radov a chaotických časových radov.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 2). Echo State Network (Reservoir Computing). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/deep-learning/echo-state-network · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026