本文提出了一种基于基因算法进行底层储备计算的正弦储备网络模型，该模型能够对经典 ESN 进行维度约简转换，以便更好地利用大型反馈结构的优势并避免梯度下降训练方法的问题。实验结果表明，该方法在混沌系统和真实世界数据方面具有较好的性能。

Jun, 2022

通过将一些储备态的组成部分反馈到网络中的输入端，我们可以显著改善给定回声状态网络的性能。我们严格证明，对于任何给定的回声状态网络，反馈几乎总是会提高输出的准确性。在三个代表不同问题类别的任务中，我们发现通过反馈，平均误差的度量减少了 30%-60%。引人注目的是，与将初始计算节点数量翻倍的计算昂贵且技术上具有挑战性的替代方案相比，反馈提供了至少与之相当的性能提升。这些结果证明了这种反馈方案的广泛适用性和实用性。

Dec, 2023

本文总结了 DeepESN 的发展、分析和应用，详细阐述了深度循环神经网络、储水池计算和状态动力学等方面的现有研究成果。

Dec, 2017

介绍了一种应用于非线性、多元时间序列的深度集成 ESN 模型及其在美国长期土壤湿度预测中的应用。

Jun, 2018

提出了一种新颖且可解释的循环神经网络结构，采用回声态网络（ESN）范例进行时间序列预测，并通过较小的并行储备池驱动不同输入组合的特征，非线性组合以产生输出，其预测能力表现优于传统单储备池 ESN。

Mar, 2024

本文介绍如何使用层次相关传播技术和回声状态网络模型来提高模型可解释性，并使用海温异常来预测厄尔尼诺南方涛动现象，可以应用于时序预测和图像分类。

Oct, 2022

这篇文章介绍了一种超图回声状态网络（HypergraphESN）作为图回声状态网络（GraphESN）的推广，旨在高效处理超图结构数据，并导出了算法的收敛条件，讨论了与 GraphESN 相比的多样性。对于超图结构数据，对二元分类任务的数值实验表明，HypergraphESN 与 GraphESN 相比具有相当或更好的准确性性能，并且准确性会随着发现网络中更多的高阶交互作用而增加。

Oct, 2023

该研究旨在解决云无线电接入网络中预测式缓存的问题，通过利用基带单元的机器学习框架并结合子线性算法，确定内容缓存，研究发现该方法相较于随机缓存算法提高了 27.8％至 30.7％的有效容量。

Jul, 2016

本文研究了一种新型深度 ESN，包括并行深度 ESN 和级联深度 ESN，分析了它们的存储容量和预测准确度，并发现并行深度 ESN 比传统浅层 ESN 实现了更好的预测效果，而级联深度 ESN 存储容量小于传统浅层 ESN，但是能提高整体预测精度。

Jun, 2019

在异质性图上处理节点分类任务是具有挑战性的，本文提出使用图回声状态网络（Graph Echo State Network，GESN）来解决这一挑战。结果表明，与完全训练的深度模型相比，GESN 能够实现更好或相当的精度，同时在效率 / 准确性平衡方面有所改进，并且能够有效编码图节点的结构关系。

May, 2023