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Reservoir Computing 简介

Reservoir Computing是神经网络的拓展框架，由输入层、中间层和输出层组成。其特点是中间层矩阵随机生成且保持不变，只需训练输出层，提高了计算效率。文章详细介绍了其运行过程、训练方法和应用示例。

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