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リザバーコンピューティング概観 - Qiita
リザバーコンピューティングとは みなさんは「リザバーコンピューティング」という技術を耳にしたことが... リザバーコンピューティングとは みなさんは「リザバーコンピューティング」という技術を耳にしたことがあるでしょうか。 リザバーコンピューティングとは時系列パターン認識に適した機械学習手法の一つであり、以下のような構成をもつニューラルネットワークです。 通常のニューラルネットワークと同様、多次元のベクトルを入力とし、出力されるベクトルが目標のベクトルに近づくように学習を行います。逐次的に入力される時系列データの情報を再帰的な結合を持つリザバー部が記憶し、その内部状態を出力層で読み取る(リードアウト)ことで時系列性を活かした回帰・分類が可能となります。特筆すべきは、リカーレントニューラルネットワーク(RNN)等と異なり、リザバー部の結合の重みについては学習を一切行わず、固定されたランダムな値を使うという点です。つまり学習を行うのはリザバーと出力層を結ぶ部分の重みのみであり、この特性によってリザバ