Una máquina de estado líquido ( LSM ) es un tipo de computadora de depósito que utiliza una red neuronal de picos . Un LSM consta de una gran colección de unidades (llamadas nodos o neuronas ). Cada nodo recibe entradas variables en el tiempo de fuentes externas (las entradas ), así como de otros nodos. Los nodos están conectados aleatoriamente entre sí. La naturaleza recurrente de las conexiones convierte la entrada que varía en el tiempo en un patrón espacio-temporal de activaciones en los nodos de la red. Los patrones espacio-temporales de activación se leen mediante unidades discriminantes lineales .
La sopa de nodos conectados recurrentemente terminará calculando una gran variedad de funciones no lineales en la entrada. Dada una variedad suficientemente grande de tales funciones no lineales, es teóricamente posible obtener combinaciones lineales (usando las unidades de lectura) para realizar cualquier operación matemática necesaria para realizar una determinada tarea, como el reconocimiento de voz o la visión por computadora .
La palabra líquido en el nombre proviene de la analogía que se hace con dejar caer una piedra en una masa de agua estancada u otro líquido. La piedra que cae generará ondas en el líquido. La entrada (el movimiento de la piedra que cae) se ha convertido en un patrón espacio-temporal de desplazamiento del líquido (ondas).
Los LSM se han propuesto como una forma de explicar el funcionamiento del cerebro . Se argumenta que los LSM son una mejora con respecto a la teoría de las redes neuronales artificiales porque:
Las críticas a los LSM tal como se utilizan en la neurociencia computacional son que
Si un depósito tiene memoria de desvanecimiento y separabilidad de entrada , con la ayuda de una lectura, se puede demostrar que la máquina de estado líquido es un aproximador de función universal utilizando el teorema de Stone-Weierstrass . [1]
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