Liquid state machine
लिक्विड स्टेट मशीन (एल. एस. एम.) एक प्रकार का जलाशय कंप्यूटर है जो एक स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है। एल. एस. एम. में इकाइयों का एक बड़ा संग्रह होता है (जिसे नोड्स या न्यूरॉन्स कहा जाता है)। प्रत्येक नोड बाहरी स्रोतों (इनपुट) के साथ-साथ अन्य नोड्स से अलग-अलग समय पर इनपुट प्राप्त करता है। नोड्स यादृच्छिक रूप से एक दूसरे से जुड़े होते हैं। कनेक्शनों की आवर्ती प्रकृति समय के साथ बदलते इनपुट को नेटवर्क नोड्स में सक्रियण के एक स्थानिक-अस्थायी पैटर्न में बदल देती है। सक्रियण के स्थानिक-अस्थायी पैटर्न को रैखिक विभेदक इकाइयों द्वारा पढ़ा जाता है। बार-बार जुड़े हुए नोड्स का सूप अंत में इनपुट पर विभिन्न प्रकार के अरैखिक कार्यों की गणना करेगा। इस तरह के अरैखिक कार्यों की एक बड़ी पर्याप्त विविधता को देखते हुए, किसी निश्चित कार्य को करने के लिए जो भी गणितीय संचालन की आवश्यकता होती है, जैसे कि भाषण पहचान या कंप्यूटर दृष्टि, उसे करने के लिए रैखिक संयोजन (पठित इकाइयों का उपयोग करके) प्राप्त करना सैद्धांतिक रूप से संभव है। नाम में तरल शब्द पानी या अन्य तरल के स्थिर शरीर में एक पत्थर गिराने के लिए बनाए गए सादृश्य से आता है। गिरने वाला पत्थर तरल में लहरें पैदा करेगा। इनपुट (गिरने वाले पत्थर की गति) को तरल विस्थापन (लहरों) के एक स्थानिक-अस्थायी पैटर्न में परिवर्तित कर दिया गया है। एल. एस. एम. को मस्तिष्क के संचालन की व्याख्या करने के तरीके के रूप में सामने रखा गया है। एल. एस. एम. को कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के सिद्धांत की तुलना में एक सुधार माना जाता है क्योंकिः सर्किट को किसी विशिष्ट कार्य को करने के लिए हार्ड कोडेड नहीं किया जाता है। निरंतर समय निवेश को "स्वाभाविक रूप से" संभाला जाता है। एक ही नेटवर्क का उपयोग करके विभिन्न समय पैमाने पर गणना की जा सकती है। एक ही नेटवर्क कई गणनाएँ कर सकता है। कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान में उपयोग किए जाने वाले एल. एस. एम. की आलोचना यह है कि एल. एस. एम. वास्तव में यह नहीं बताते हैं कि मस्तिष्क कैसे कार्य करता है। सबसे अच्छा वे मस्तिष्क की कार्यक्षमता के कुछ हिस्सों को दोहरा सकते हैं। एक कार्यशील नेटवर्क को विच्छेदित करने और यह पता लगाने का कोई गारंटीकृत तरीका नहीं है कि गणना कैसे या क्या की जा रही है। प्रक्रिया पर बहुत कम नियंत्रण है। सार्वभौमिक फलन सन्निकटन यदि एक जलाशय में लुप्त होती स्मृति और इनपुट पृथक्करण क्षमता है, तो एक रीडआउट की मदद से, यह साबित किया जा सकता है कि तरल अवस्था मशीन स्टोन-वेयरस्ट्रास प्रमेय का उपयोग करके एक सार्वभौमिक फलन सन्निकटक है। इको स्टेट नेटवर्कः रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क रिजर्वायर कंप्यूटिंग में समान अवधारणाः वैचारिक ढांचा स्व-संगठित मानचित्र पुस्तकालय लिक्विडसी #: न्यूरोनल नेटवर्क डिटेक्टर के साथ टोपोलॉजिकल रूप से मजबूत लिक्विड स्टेट मशीन का कार्यान्वयन।