Reservoir Computing: uma Abordagem Conceitual

Reservoir computing é um paradigma de rede neural recorrente construída de forma aleatória, onde sua camada intermediária não necessita ser treinada. O presente artigo sintetiza os principais conceitos, métodos e pesquisas recentes realizadas sobre o paradigma de reservoir computing, objetivando servir como apoio teórico para outros artigos. Foi realizada uma revisão bibliográfica fundamentada em bases de conhecimento científico confiáveis enfatizando pesquisas compreendidas no período de 2007 a 2017 e direcionadas à implementação e otimização do paradigma em questão. Como resultado do trabalho, tem-se a apresentação de trabalhos recentes que contribuem de forma geral para o desenvolvimento de reservoir computing, e devido à atualidade do tema, é apresentada uma diversidade de tópicos abertos à pesquisa, podendo servir como norteamento para a comunidade científica. Palavras-chave: Aprendizado de Máquina. Inteligência Artificial. Redes Neurais Recorrentes.Abstract Reservoir computng is a randomly constructed recurrent neural network paradigm, where the hidden layer does not need to be trained. This article summarizes the main concepts, methods and recent researches about reservoir computing paradigm, aiming to offer a theoretical support for other articles. Were made a bibliographic review based on reliable scientific knowledge bases, emphasizing researches published between 2007 and 2017 and focused on implementation and optimization of aforementioned paradigm. As a result, there's a report of recent articles that contribute in general to the development of reservoir computing, and due to its topicality, a diversity of topics that are still open to research are given, that may possibly work as a guide for the research community. Keywords: Artificial Intelligence. Machine Learning. Recurrent Neural Network.