循环神经网络储备系统的普适性

循环神经网络（RNN）是一种用于逼近动态系统的工具，但在训练中面临梯度问题。储层计算（RC）是一种特殊的RNN，其循环权重未经训练。研究证明RNN可以逼近线性时不变系统，并提供了RC在泛化LTI系统中的解释。这是可解释机器学习的重要步骤，特别适用于训练样本有限的应用。