回声状态网络作为一种新型的递归神经网络(如上图)，也由输入层、隐藏层(即储备池)、输出层组成。其将隐藏层设计成一个具有很多神经元组成的稀疏网络，通过调整网络内部权值的特性达到记忆数据的功能，其内部的动态储备池(DR)包含了大量稀疏连接的神经元，蕴含系统的运行状态，并具有短期训记忆功能。ESN训练的过程，就是训练隐藏层到输出层的连接权值(Wout)的过程。总结如下三个特点：

（1）核心结构是一个随机生成且保持不变的储备池(Reservoir)

（2）其输出权值是唯一需要调整的部分

（3）简单的线性回归就可完成网络的训练