These equations have an explicit de

These equations have an explicit dependence on the reservoir weight matrix W, the input
weight matrix V, the autocorrelation of input signal ui ⊗ uj, and correlation of input and output
ui ⊗ y
t, at various time scales. In the specific case of training the network to reproduce its
inputs from τ time steps ago, these can be analytically evaluated. Let ut be random variables
drawn from identical and independent uniform distributions on the interval [−1, 1]. Then we
have:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สมการเหล่านี้ได้พึ่งเมตริกซ์อ่างเก็บน้ำน้ำหนัก W การป้อนข้อมูลที่ชัดเจนน้ำหนักเมตริกซ์ V, autocorrelation ของสัญญาณอินพุต ui ⊗ uj และความสัมพันธ์ของข้อมูลป้อนเข้าและผลผลิตui ⊗ yt ที่ระดับเวลาต่าง ๆ ในกรณีเฉพาะของเครือข่ายเพื่อสร้างการฝึกอบรมของขั้นตอนที่ผ่านมาเวลาของอินพุตจากτ เหล่านี้สามารถ analytically ประเมิน ให้เป็นตัวแปรสุ่ม utออกจากการกระจายที่สม่ำเสมอเหมือนกัน และเป็นอิสระในช่วง [−1, 1] แล้วเรามี:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สมการเหล่านี้มีการพึ่งพาอาศัยกันอย่างชัดเจนกับน้ำหนักอ่างเก็บน้ำเมทริกซ์ W, อินพุท
เมทริกซ์น้ำหนัก V, อัตของสัญญาณ UI ⊗ uj และความสัมพันธ์ของ input และ output
UI ⊗? Y?
T, เครื่องชั่งน้ำหนักที่เวลาต่างๆ เฉพาะในกรณีของการฝึกอบรมเครือข่ายในการทำซ้ำของ
ปัจจัยการผลิตจากเวลาτขั้นตอนที่ผ่านมาเหล่านี้สามารถได้รับการประเมินวิเคราะห์ ให้ยูทาห์เป็นตัวแปรสุ่ม
มาจากการกระจายเครื่องแบบเหมือนกันและเป็นอิสระในช่วง [-1, 1] แล้วเรา
มี:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สมการเหล่านี้มีการชัดเจนในเมทริกซ์น้ำหนักอ่างเก็บน้ำ W ,
น้ำหนักใส่เมทริกซ์ V , อัตสหสัมพันธ์ของสัญญาณ UI ⊗ UJ และความสัมพันธ์ของอินพุตและเอาต์พุต
UI ⊗  Y 
T ที่เครื่องชั่งเวลาต่าง ๆ ในกรณีเฉพาะของการฝึกอบรมเครือข่ายเพื่อสืบพันธุ์ของมัน
กระผมจากτเวลาขั้นตอนที่แล้ว เหล่านี้สามารถวิเคราะห์ประเมิน ขอ UT เป็นตัวแปรสุ่ม
วาดจากเครื่องแบบเหมือนกันและอิสระการแจกแจงบนช่วง [ − 1 , 1 ] แล้วเรา
: