AI用語集
人工知能の完全辞典
エコーステートネットワーク
出力層のみ学習を行い、リザーバーが固定されたランダムなままとなる再帰型ニューラルネットワークアーキテクチャ。
リザーバー
システムの入力履歴の豊富で非線形な表現を生成する、未学習の再帰型ニューロンの集合。
エコー状態
リザーバーの現在の状態が漸近的に最近の過去の入力にのみ依存し、初期条件に依存しないという基本的な条件。
スペクトル半径
リザーバーの重み行列の最大絶対値固有値で、ネットワークのメモリとフェードアウトのダイナミクスを制御する。
エコー特性
初期条件の影響が指数関数的に減少し、入力履歴の影響が優先されることを保証する本質的な特性。
読み取り層
リザーバーの状態を組み合わせてネットワークの最終予測を生成する、学習可能な線形出力層。
リザーバーコンピューティング
分類前にデータを高次元空間に射影するために、固定された動的リザーバーを使用する計算パラダイム。
漏れ積分
0から1の間のリークパラメータを介してリザーバーの状態の更新速度を制御し、時間的メモリを調整するメカニズム。
リザーバーの接続性
リザーバーの重み行列における非ゼロ接続の密度で、通常、ネットワークのスパース性を確保するために低い（1-10%）値に設定されます。
入力行列
制御された入力スケールで入力信号をリザーバーの高次元空間に射影する固定重み行列。
内部状態
特定の時点におけるリザーバーニューロンの活性化ベクトルで、システムの過去の時間情報をカプセル化します。
入力ノイズ
リザーバーの堅牢性を向上させ、ダイナミクスにおける望ましくないアトラクターを避けるために入力に追加されるランダムな摂動。
線形回帰
予測と目標の間の二乗誤差を最小化することで出力重みを計算するために使用される最適化手法。
メモリ容量
入力における変動する時間的遅延で情報を保持および回復するリザーバーの能力の定量的測定。
時間スケール
スペクトル半径と漏洩率によって制御される、リザーバーの有効なメモリの時間窓を決定するパラメータ。
カオス的ダイナミクス
スペクトル半径> 1のリザーバーの動作領域で、初期条件に敏感な複雑なダイナミクスを生成します。