具有渐消记忆的回声状态网络是通用的

回声状态网络（ESNs）近来已被证明是针对各类 $L ^p$ 型判据的输入/输出系统的通用逼近器。当 $1\leq p< \infty$ 时，仅需施加 $p$ 次可积假设，而在 $p=\infty$ 的情形下则需要对输入施加一致有界假设。本文指出，在最后一种情形中，可以构造一个通用的 ESN 族，其包含的元素 exclusively 具有回声状态性质和渐消记忆性质。基于现有文献中的结果与方法无法得出该结论。