私は「レザボア コンピューティングの世界」に非常に慣れていませんが、Liquid State Machines (LSM) はある種のスパイキング ニューロン ネットワーク モデル (SNN) であると聞いたことがあります。2つの実装の違いは正確には何ですか。
明確にする必要があるもう 1 つの側面は、対応する「エコー状態ネットワーク (ESN) のリーキー インテグレーター モデル」に関するものです。フォーラムの別の回答から、「私が見ているように（間違っている可能性があります）、2つのアプローチの大きな違いは個々のユニットです。液体状態のマシンではニューロンのような生物を使用し、エコー状態ではより多くのアナログ ユニットを使用します。したがって、「非常に短期的な記憶」に関して言えば、リキッド ステート アプローチでは個々のニューロンがそれぞれの履歴を記憶します。エコー ステート アプローチでは、個々のニューロンが現在の状態のみに基づいて反応し、ユニット間のアクティビティに保存された記憶が存在します。 .
これが正しいかどうか、そうでない場合は、その背後にある実際のコンセプトを教えてください。