一、提出递归神经网络（Recurrent Neural Networks,RNNs）的训练是通过权值直接优化来实现的，这种方式容易产生两个问题：收敛速度慢和易陷入局部最优。回声状态网络( echo state network，ESN) 由 Jaeger于2001年提出，在模型构建与学习算法方面较 传统的递归神经网络有较大差别，其相应的学习算法为递归神经网络的研究开启了新纪元。回声状态网络又称储备池

一、提出递归神经网络（Recurrent Neural Networks,RNNs）的训练是通过权值直接优化来实现的，这种方式容易产生两个问题：收敛速度慢和易陷入局部最优。回声状态网络( echo state network，ESN) 由 Jaeger于2001年提出，在模型构建与学习算法方面较 传统的递归神经网络有较大差别，其相应的学习算法为递归神经网络的研究开启了新纪元。回声状态网络又称储备池

一、提出递归神经网络（Recurrent Neural Networks,RNNs）的训练是通过权值直接优化来实现的，这种方式容易产生两个问题：收敛速度慢和易陷入局部最优。回声状态网络( echo state network，ESN) 由 Jaeger于2001年提出，在模型构建与学习算法方面较 传统的递归神经网络有较大差别，其相应的学习算法为递归神经网络的研究开启了新纪元。回声状态网络又称储备池