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Cognitive Computation

Erschienen in:

04.06.2021

Guest Editorial: Trends in Reservoir Computing

verfasst von: Simone Scardapane, Claudio Gallicchio, Alessio Micheli, Miguel C. Soriano

Erschienen in: Cognitive Computation | Ausgabe 5/2023

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Reservoir Computing (RC) is a leading-edge paradigm for the design and training of recurrent neural network models. The approach has become popular among practitioners due to its simplicity of implementation, effectiveness in applications, and efficiency [1]. Theoretically, RC allows to deepen the study of characterizations and initialization of dynamical neural models, improving our understanding of their dynamical behavior. In recent years, studies on neuromorphic implementations of RC have also opened the way to breakthrough advancements enabling ultra-fast learning in the temporal domain [2]. …

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Lukoševičius M, Herbert J. Reservoir computing approaches to recurrent neural network training. Comput Sci Rev. 2009;3:127–49.CrossRefMATH

Tanaka G, Yamane T, Héroux JB, Nakane R, Kanazawa N, Takeda S, Numata H, Nakano D, Hirose A. Recent advances in physical reservoir computing: A review. Neural Netw. 2019;115:100–23.CrossRef

The 1st International Workshop on Reservoir Computing. 2019. https://sites.google.com/view/reservoir-computing-workshop. Accessed 15 Jan 2021.

Titel: Guest Editorial: Trends in Reservoir Computing
verfasst von: Simone Scardapane
Claudio Gallicchio
Alessio Micheli
Miguel C. Soriano
Publikationsdatum: 04.06.2021
Verlag: Springer US
Erschienen in: Cognitive Computation / Ausgabe 5/2023
Print ISSN: 1866-9956
Elektronische ISSN: 1866-9964
DOI: https://doi.org/10.1007/s12559-021-09890-1

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