To compute the Gramm Figure 1: Sche

To compute the Gramm Figure 1: Schematic of an echo state network (ESN). A dynamical core called a reservoir is
driven by input signal u(t). The states of the reservoir x(t) extended by a constant 1 and combined
linearly to produce the output y(t). The reservoir consists of N nodes interconnected
with a random weight matrix W. The connectivity between the input and the reservoir nodes
is represented with a randomly generated weight matrix Win. The reservoir states and the
constant are connected to the readout layer using the weight matrix Wout. The reservoir and
the input weights are fixed after initialization, while the output weights are learned using a
regression technique.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การคำนวณ Gramm รูปที่ 1: แผนผังของเครือข่ายรัฐก้อง (ESN) แกนพลังที่เรียกว่าอ่างเก็บน้ำเป็น
แรงผลักดันจากสัญญาณ U (t) รัฐของอ่างเก็บน้ำ x (t) ขยายคงที่ 1 และรวม
เป็นเส้นตรงในการผลิตออก y (t) อ่างเก็บน้ำประกอบด้วย N โหนดที่เชื่อมต่อ
กับเมทริกซ์น้ำหนักสุ่ม W. เชื่อมต่อระหว่างการป้อนข้อมูลและโหนดอ่างเก็บน้ำ
เป็นตัวแทนกับเมทริกซ์น้ำหนักที่สร้างแบบสุ่มชนะ รัฐอ่างเก็บน้ำและ
คงมีการเชื่อมต่อไปยังชั้นกมใช้น้ำหนักเมทริกซ์ Wout อ่างเก็บน้ำและ
น้ำหนักการป้อนข้อมูลที่ได้รับการแก้ไขหลังจากที่เริ่มต้นในขณะที่น้ำหนักส่งออกมีการเรียนรู้โดยใช้
เทคนิคการถดถอย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อคำนวณกรัมรูปที่ 1 : แผนผังของสะท้อนสภาพเครือข่าย ( esn ) หลักที่เรียกว่าอ่างเก็บน้ำ
ขับเคลื่อนโดยสัญญาณ U ( t ) สภาพของอ่างเก็บน้ำ x ( t ) ขยายคงที่ 1 และรวม
เส้นตรงที่จะผลิตออก Y ( t ) อ่างเก็บน้ำประกอบด้วย N โหนดเชื่อมต่อกัน
ที่มีน้ำหนักสุ่มเมทริกซ์ W . การเชื่อมต่อระหว่างการป้อนข้อมูลและอ่างเก็บน้ำโหนด
เป็นการแสดงที่สร้างขึ้นแบบสุ่มน้ำหนักแบบชนะ อ่างสหรัฐอเมริกาและ
คงเชื่อมต่อกับชั้นใช้เมทริกซ์น้ำหนักบนถนน . อ่างเก็บน้ำและใส่น้ำหนักคงที่
หลังจากการเริ่มต้น ในขณะที่ผลผลิตน้ำหนักจะเรียนรู้การใช้
เทคนิค Regression