An introduction to reservoir computing

对在物理系统中实现人工神经网络的兴趣正在增长。在这个背景下，一个主要挑战是这些网络很难训练，因为这里的训练需要改变物理参数，而不仅仅是计算机程序中的系数。因此，在这种情况下，通常使用储层计算，其中利用高维循环网络，并且只训练最终层。在本章中，我介绍了储层计算的基本概念。此外，我还介绍了一些重要的物理实现，包括来自电子学、光子学、自旋电子学、力学和生物学的实例。最后，我对量子储层计算进行了简要讨论。

论文试图解决在物理系统中实现人工神经网络时遇到的训练难题，特别是如何改变物理参数以优化网络性能。这是一个具有挑战性的问题，因为传统的训练方法主要针对软件中的系数调整。

论文的关键思路是通过引入水库计算（Reservoir Computing）来解决这一问题。水库计算利用高维递归网络，并且只训练输出层，从而避免了对整个物理系统的复杂调整。这一方法在物理实现中具有较高的可行性和效率。

论文详细介绍了水库计算的基本概念，并展示了来自电子学、光子学、自旋电子学、力学和生物学等领域的多种物理实现方式。此外，论文还简要讨论了量子水库计算的前景。实验设计方面，论文可能涉及多种物理系统的实际测试，但具体数据集和开源代码信息未提及。未来的研究可以进一步探索不同物理系统之间的性能对比，以及量子水库计算的实际应用。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如： 1. "Photonic Reservoir Computing Using Transient States" - 该研究探讨了基于瞬态状态的光子水库计算。 2. "Reservoir Computing with Spintronic Oscillators" - 该研究展示了自旋电子振荡器在水库计算中的应用。 3. "Mechanical Reservoir Computing for Signal Processing" - 该研究探讨了机械系统在信号处理中的水库计算应用。 4. "Quantum Reservoir Computing: A Review" - 该综述文章全面总结了量子水库计算的最新进展。