トポロジーの二重性を導入したEcho State Network の性能評価

摘要

Echo State Network(ESN) はリザバーコンピューティングの一種であり，主に入力層，中間層(リザバー層)，出力層の三層からなるニューラルネットワークである．リカレントニューラルネットワークでは，ネットワーク内の全てのシナプス結合を学習によって更新するが，リザバーコンピューティングでは，入力層，リザバー層のシナプス荷重は更新せず，出力層のシナプス荷重のみ更新を行う．入力層とリザバー層の重みを更新しないことで，計算コストが大幅に削減できることがリザバーのネットワークの利点である[1]．