摘要：
针对回声状态网络(Echo state network,简记ESN)的不适定问题,提出自适应Tikhonov正则化回声状态网络(Adaptive Tikhonov regularized echo state network,简记ATRESN).ATRESN利用Tikhonov正则化方法代替线性回归学习输出权值,将Tikhonov正则化参数的选择转化为超参数的统计推理问题.仿真结果表明,与其他ESNs相比较,ATRESN能够较好的解决不适定问题,同时具有较高的预测精度和泛化能力.
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