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Le calcul par réservoir (de l'anglais reservoir computing) est un cadre de calcul dérivé de la théorie des réseaux de neurones récurrents qui mappe un ou plusieurs signaux d'entrée dans des espaces de calcul de dimension supérieure grâce à la dynamique d'un système fixe et non linéaire appelé réservoir . Une fois que le signal d'entrée est introduit dans le réservoir, qui est traité comme une « boîte noire », un simple mécanisme de lecture est entraîné pour lire l'état du réservoir et le mapper à la sortie souhaitée. Le premier avantage clé de ce cadre est que l'entraînement n'est effectuée qu'à la lecture, car le réservoir reste fixe. La second est que la puissance de calcul de systèmes naturellement disponibles (c'est-à-dire physique) peut être utilisée pour réduire le coût de calcul ef