可能性を感じたレザバーコンピューティング(Reservoir Computing)について簡単にまとめてみた．|yamasakikakeruのブログ

AI白書2020を読んでいたらリザバーコンピューティングといものを見つけて，可能性を感じたのでまとめてみます．

レザバーコンピューティング(Reservoir Computing)はRNN(再起型ニューラルネットワーク)の学習法の一つとして提案された手法の一つである．RNNはCNNと大きく違い，ある層の出力が遡って違う層に入力される再帰結合を持つニューラルネットワークです．このニューラルネットワークでは記憶が可能であり時系列データを扱うことができる．RCCでは一般的に，記憶した過去に戻りながら重みを更新するという手法をとる．レザバーコンピューティングはその面倒な処理を行わないのが大きな特徴です．つまり，一度中間層で重みを乱数によって決め，それ以降その重みをいじらない(学習しない)ということです(それをレザバー層と呼ぶ)．レザバーコンピューティングでは，レザバー層と出力層の間の重みのみ学習されます．もちろんレザバー層でデータは記憶されるので時系列データを扱うことができます．これを使うと学習コストが下がるというのがいちばんのメリットだと感じます．

https://www.degruyter.com/view/journals/nanoph/6/3/article-p561.xml から借用