リザバーコンピューティング

リカレントニューラルネットワーク（RNN）の学習を効率化する手法。入力層、固定された非線形な中間層（リザバー）、学習可能な出力層（読み出し層）で構成される。中間層の重みを更新しないため、従来の深層学習に比べて計算コストが極めて低く、時系列データの処理に適している。