Mreža sa stanjem eha
Mreža sa stanjem eha (Echo State Network – ESN) je tip rekurentne neuronske mreže koju su 2004. godine predstavili Herbert Jaeger i Harald Haas. Ona koristi veliki, nasumično povezan, fiksni rekurentni sloj — rezervoar — za projektovanje ulaznih signala u visokodimenzionalni nelinearni prostor. Treniraju se samo linearni izlazni ponderi, obično putem ridž regresije, što ESN-ove čini računski nezahtevnim, a istovremeno veoma ekspresivnim za zadatke modelovanja vremenskih i haotičnih vremenskih serija.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
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/sr/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
- Рекурентна неуронска мрежаDuboko učenje↔ compare
- Entropija uzorkaKompleksni sistemi↔ compare
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →