ESN 完整表格

ESN 是什么？简单来说，它是一个基于循环神经网络（RNN）的时间序列预测方法。它使用一个固定的内部动态系统来对输入序列进行重构和预测。与传统 RNN 不同的是，ESN 的内部动态系统采用随机生成的权重进行预处理，不需要对其进行训练，因此能够快速而准确地预测时间序列数据。

在 ESN 中，输入数据通过输入层进入内部动态系统，经过处理后再由输出层输出。ESN 具有以下三部分：

• 输入层：用于接收输入数据。通常情况下，输入数据需要进行归一化，以确保所有数据都在相同的数量级上。归一化后的数据将被输入到内部动态系统中。
• 内部动态系统：它是 ESN 中最核心的部分，用于接收归一化的输入数据，并将其处理为新的状态值。ESN 内部动态系统的特殊之处在于，它采用了具有随机权重的稠密连接矩阵，这使得系统不需要进行训练即可预测时间序列数据。
• 输出层：用于将经过内部动态系统处理后的数据映射回时间序列的原始尺度。输出层通常由简单而高效的线性回归器组成，以保证对预测结果的准确性。

下面是 ESN 完整表格，其中包含了 ESN 的所有参数和其含义。

| 参数 | 含义 | | :----------: | :------------------------------------------: | | n_in | 输入层的神经元数量，与输入数据维度相同 | | n_out | 输出层的神经元数量，与预测目标维度相同 | | n_reservoir | 内部动态系统的神经元数量 | | leaky_rate | 内部动态系统中由新状态值混合而成的旧状态值的比例，取值范围为 [0, 1] | | spectral_radius | 内部动态系统的稳定性参数，取值范围为 [0, 1] | | sparsity | 内部动态系统连接矩阵的稀疏性（即权重矩阵中 0 的比例），取值范围为 [0, 1] | | noise | 控制内部动态系统噪声水平的参数，取值范围为 [0, 1] | | random_state | 用于初始化权重矩阵和初始状态的伪随机数种子 |

以上就是 ESN 完整表格，其中包含了 ESN 的所有参数和其含义。在实际使用 ESN 进行时间序列预测时，需要根据实际问题选择合适的参数，并进行适当的调整，以得到最优的预测结果。