回声状态网络的研究进展

• 作者: 孙增圻 罗熊 黎江
• 来源期刊: 北京科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 回声状态网络 储备池计算 递归神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 控制与决策
• 页码范围: 217-222
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络,独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一.在该网络中,引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案,克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题.围绕这种新型网络结构,国内外许多学者开展了多样的研究.本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术,讨论了回声状态网络的优缺点,并综合近年的研究现状,总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙增圻	清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室	94	2764	28.0	51.0
2	罗熊	北京科技大学计算机与通信工程学院	10	244	5.0	10.0
3	黎江	北京科技大学计算机与通信工程学院	1	53	1.0	1.0