Нейросеть, которую почти не учат или что такое резервуарные вычисления
В машинном обучении есть негласный договор. Если хочешь чтобы сеть работала - обучи все веса. Итеративно, через обратное распространение ошибки, тысячи шагов градиентного спуска. А вот к резервуарным вычислениям этот договор применяется с обратной логикой. Подавляющее большинство весов генерируются случайно и никогда не меняются. Обучается только один выходной слой. И это, как ни странно, работает. Начнем, впрочем, говорить про проблему - иначе непонятно, зачем вообще идти на такой компромисс. Р
