G-ESN

回声状态网络在少样本序列模式任务中的评估

本文实证研究了回声状态网络（ESNs）在少样本序列模式识别任务中的性能极限。研究探讨了各种ESN配置，包括分布、架构和优化变体，并将其有效性与最先进的模型进行了比较。研究结果表明，对于内存密集型任务，保持线性状态机制至关重要，并且本文引入了一种新颖的数据依赖调制机制（G-ESN）来增强ESN在特定问题（如加法问题和括号匹配）上的能力。此外，还提出了一种用于深度ESN的共享读出机制，在结构化任务上表现出优越的性能。