回声状态网络是 蓄水池计算 范式的一部分，是一种高效的 循环神经网络，其中循环神经元之间只有部分连接。这种网络，其中只有一部分可能的连接被建立，被称为稀疏连接网络。在回声状态网络中，只有从隐藏层到输出层的权重可以在训练期间改变。
回声状态网络用于匹配和复制特定的输入模式。由于在训练期间唯一修改的抽头权重是输出层抽头权重，因此与其他非稀疏连接的多层网络相比，训练通常更快且计算效率更高。
