Liquid state machine
ಲಿಕ್ವಿಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಮೆಷಿನ್ (ಎಲ್. ಎಸ್. ಎಂ) ಒಂದು ರೀತಿಯ ರಿಸರ್ವಾಯರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಸ್ಪೈಕ್ ಮಾಡುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಎಸ್ಎಂ ಘಟಕಗಳ ದೊಡ್ಡ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ (ನೋಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ). ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ (ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು) ಮತ್ತು ಇತರ ನೋಡ್ಗಳಿಂದ ಸಮಯ ಬದಲಾಗುವ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ನೋಡ್ಗಳು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿವೆ. ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸ್ವರೂಪವು ಸಮಯ ಬದಲಾಗುವ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ-ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ-ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರೇಖೀಯ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೆಂಟ್ ಘಟಕಗಳಿಂದ ಓದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸಂಪರ್ಕಿತ ನೋಡ್ಗಳ ಸೂಪ್ ಇನ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು (ರೀಡ್ ಔಟ್ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ) ಪಡೆಯಲು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಈ ಹೆಸರಿನಲ್ಲಿರುವ ದ್ರವ ಎಂಬ ಪದವು ಕಲ್ಲನ್ನು ನಿಶ್ಚಲವಾದ ನೀರು ಅಥವಾ ಇತರ ದ್ರವದೊಳಗೆ ಬೀಳಿಸುವ ಸಾದೃಶ್ಯದಿಂದ ಬಂದಿದೆ. ಬೀಳುವ ಕಲ್ಲು ದ್ರವದಲ್ಲಿ ಅಲೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ (ಬೀಳುವ ಕಲ್ಲಿನ ಚಲನೆ) ಅನ್ನು ದ್ರವ ಸ್ಥಳಾಂತರದ (ತರಂಗಗಳು) ಪ್ರಾದೇಶಿಕ-ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೆದುಳಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಮಾರ್ಗವಾಗಿ ಎಲ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಗಳನ್ನು ಮುಂದಿಡಲಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಎಸ್ಎಮ್ಗಳು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳ ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕಿಂತ ಸುಧಾರಣೆ ಎಂದು ವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆಃ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳನ್ನು ಕಠಿಣ ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನಿರಂತರ ಸಮಯದ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು "ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ" ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿವಿಧ ಸಮಯದ ಮಾಪಕಗಳ ಮೇಲೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಒಂದೇ ಜಾಲಬಂಧವು ಅನೇಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಎಲ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಗಳ ಟೀಕೆಗಳೆಂದರೆ, ಮೆದುಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಎಲ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಅವರು ಮೆದುಳಿನ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಯ ಕೆಲವು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಕಾರ್ಯನಿರತ ಜಾಲಬಂಧವನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಅಥವಾ ಯಾವ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಯಾವುದೇ ಖಚಿತವಾದ ಮಾರ್ಗವಿಲ್ಲ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ನಿಯಂತ್ರಣವಿದೆ. ಒಂದು ಜಲಾಶಯವು ಮರೆಯಾಗುತ್ತಿರುವ ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ರೀಡ್ಔಟ್ನ ಸಹಾಯದಿಂದ, ಸ್ಟೋನ್-ವೀಯರ್ಸ್ಟ್ರಾಸ್ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದ್ರವ ಸ್ಥಿತಿ ಯಂತ್ರವು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಕಾರ್ಯ ಅಂದಾಜು ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಬಹುದು. ಎಕೋ ಸ್ಟೇಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಃ ರಿಕರೆಂಟ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ರಿಸರ್ವಾಯರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಃ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಚೌಕಟ್ಟು ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿಸುವ ನಕ್ಷೆ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಲಿಕ್ವಿಡಿಸಿ #: ನ್ಯೂರೋನಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ನೊಂದಿಗೆ ಟೋಪೋಲಾಜಿಕಲಿ ದೃಢವಾದ ಲಿಕ್ವಿಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಯಂತ್ರದ ಅನುಷ್ಠಾನ.