基于强化学习的储层神经元筛选优化方法

摘要： 随机生成的回声状态网络动态储层存在大量冗余神经元,导致网络高维状态空间矩阵产生共线性问题而影响网络预测性能.为解决该问题,提出一种基于强化学习的储层神经元筛选优化方法(SC-ESN),其实质是基于集成学习的思想构建多个初始储备池,利用互信息度量储层池中每个神经元对网络性能的贡献,并结合强化学习的决策机制筛选出对网络输出有效的神经元,进而达到优化网络结构、提高网络预测性能的目的....