Echo state nätverk (ESN) är stora, slumpmässiga återkommande neurala nätverk med en enda utbildad linjär avläsning lager. Trots den otränade karaktären hos de återkommande vikterna kan de utföra universella beräkningar av tidsdata, vilket gör dem intressanta för både teoretisk forskning och praktiska tillämpningar. Nyckeln till deras framgång ligger i det faktum att nätverket beräknar en bred uppsättning ickelinjära, spatiotemporala kartläggningar av indata, där linjär regression eller klassificering enkelt kan utföras. Man skulle kunna betrakta reservoaren som en spatiotemporalkärna, där kartläggningen till ett högdimensionellt utrymme beräknas explicit. I detta brev bygger vi på denna idé och utvidgar begreppet ESN till oändligt stora återkommande neurala nätverk, som kan betraktas som rekursiva kärnor som senare kan användas för att skapa rekursiva vektormaskiner. Vi presenterar den teoretiska ramen, ger flera praktiska exempel på rekursiva kärnor och tillämpar dem på typiska timliga uppgifter.
REF använde kärnmetoden för att expandera ekostatsnätverken till i huvudsak oändliga återkommande neurala nätverk.
Recurrent Kernel Machines: Computing with Infinite Echo State Networks
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}