Резервуарные вычисления: как работает нейросеть, которую почти не учат
В сфере машинного обучения действует негласное правило: хотите эффективности от нейросети — настраивайте каждый вес. Делайте это итеративно, задействуя обратное распространение ошибки и проходя сквозь тысячи шагов градиентного спуска. Однако концепция резервуарных вычислений переворачивает этот подход с ног на голову. Львиная доля весовых коэффициентов здесь формируется случайным образом и остается неизменной на протяжении всего цикла....








