時系列データを高速にパターン認識する枠組み
リザバーコンピューティングは再帰的ニューラルネットワークの特殊なモデルを一般化した概念で，時系列情報処理に適した機械学習の枠組みの一つである．リザバーコンピューティングの最大の特長は，入力信号をリザバーで変換した後，読出し部のみを簡便なアルゴリズムで訓練することで，極めて高速な学習を可能にする点である．近年，リザバーコンピューティングの応用範囲は急速に広がり，また物理的リザバーを利用した機械学習デバイスの開発も注目されている．本稿では，リザバーコンピューティングの概要と最近の動向を紹介する．
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