NET:NET的存储库计算库。 使用模拟和尖峰神经元一起使能ESN，LSM和混合RNN

NET的储层计算（RCNet） 该存储库提供了一个.NET机器学习库，主要致力于时间序列的预测和分类。 RCNet库的实现基于概念，其中两个最著名的方法是回声状态网络（ESN）和液体状态机（LSM）。 RCNet的主要组件称为“状态机”。 State Machine具有丰富的存储库配置选项，除了上述两种方法（ESN，LSM）外，它还支持“混合”循环存储库，在该存储库中可以隐式连接具有模拟和尖峰激活的隐藏神经元。 具有异类激活的隐藏神经元的正确突触链接通过隐藏神经元的特定实现方式实现，其中，无论使用哪种激活功能类型，每个隐藏神经元都提供模拟输出和峰值输出。 隐藏神经元的双重输出还可以始终提供隐藏神经元级别的全套预测器（非常重要的是FiringTrace预测器）。 触发具有模拟激活的隐藏神经元的尖峰是基于定义的触发事件，该触发事件取决于激活的当前值和先前值。 基于尖峰的预测器（Firing