Резервуарное вычисление

Резервуарные вычисления - это концепция в области искусственного интеллекта и нейронных сетей, основанная на использовании динамической системы для обработки временных последовательностей данных. В этой модели есть основной компонент, называемый "резервуаром", который является случайной, фиксированной нейронной сетью. Этот резервуар получает входные данные, обрабатывает их через свою сложную динамику, и затем передает результаты на выходной слой.

Ключевая особенность резервуарных вычислений заключается в том, что в то время как входной и выходной слои могут быть обучены или настроены, сам резервуар остается неизменным. Это упрощает процесс обучения и снижает вычислительные затраты, так как не требует обучения всех слоев нейронной сети. Резервуарные вычисления часто используются для задач, связанных с обработкой временных рядов, речи, и других данных, где важно учитывать временную последовательность событий.