Jul, 2023

关于蓄水池计算及其超越传统机器学习的跨学科应用的调查

TL;DR储备计算(RC)是一种递归神经网络,通过随机连接神经元实现对时间信号处理的应用。该模型具有丰富的动力学、线性可分性和记忆能力,可在各种应用中生成适当的响应。RC 的研究领域涉及机器学习、物理学、生物学和神经科学,可应用于物理硬件和生物设备的复杂动力学实现及对大脑机制的理解。本文对 RC 的发展进行了综合回顾,包括模型、应用和脑机制的建模,并提供了储备设计、编码框架统一、物理实现以及与认知神经科学和进化之间的相互作用等新视角。