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摘要 — 我们提出了一种回声状态网络 (ESN) 的近似方法,该方法可以基于超维计算数学在数字硬件上有效实现。所提出的整数 ESN (intESN) 的储存器是一个仅包含 n 位整数的向量(其中 n < 8 通常足以获得令人满意的性能)。循环矩阵乘法被高效的循环移位运算取代。所提出的 intESN 方法已通过储存器计算中的典型任务进行验证:记忆输入序列、对时间序列进行分类以及学习动态过程。这种架构可显著提高内存占用和计算效率,同时将性能损失降至最低。在现场可编程门阵列上的实验证实,所提出的 intESN 方法比传统 ESN 更节能。