차례:
정의-에코 상태 네트워크 (ESN) 란 무엇입니까?
반향 상태 네트워크 (ESN)는 엔지니어가 다른 기존 유형의 반복 신경 네트워크를 훈련시키는 데 어려움을 겪지 않고 엔지니어가이 네트워크 유형의 이점을 얻을 수 있도록 설계된 특정 유형의 반복 신경 네트워크입니다. 그것은 저수지 컴퓨팅의 개념과 고정 랜덤 뉴런의 학습 결과를 개발하는 일반적인 철학과 관련이 있습니다.
Techopedia는 ESC (Echo State Network)를 설명합니다.
일반적으로, 반향 상태 네트워크는 각 뉴런이 비선형 응답 신호를 받고 뉴런의 연결 및 가중치가 무작위로 고정 및 할당되는 임의의 크고 고정 된 재귀 신경 네트워크를 처리합니다. 이러한 방식으로 입력 가중치를 처리함으로써 에코 상태 네트워크는 일종의 유연한 학습 유형을 달성합니다.
기본 반향 상태 네트워크의 모델에는 입력 신호, 동적 저장소 및 출력 또는 "교사"신호의 세 가지 구성 요소가 포함됩니다. 전문가들은이 모델의 작업을 "수확 저수지 상태"및 계산 가중치를 계산하여 기계 학습 분석을 형성합니다.
기본적으로 저수지 "에코"의 다른 임의의 상태는 시간이 지남에 따라 네트워크에서 이러한 흥미로운 입력을 가져와 특정 "활성화 궤적"을 생성하기 위해 작동합니다. 그러면 네트워크의 강도는 입력으로 이러한 입력에서 일반화 할 수있는 기능입니다 저수지 모델을 구동하는 신호.
간단히 말해서, 에코 상태 네트워크는 무작위로 가중치를 할당 받으므로 쉽게 훈련 할 수 있습니다. 기능은 네트워크가 입력을 사용하여 학습 결과를 생성하는 방식입니다.
