본 논문은 순환 신경망(RNN)의 특정 종류인 저수지 컴퓨터가 동적 시스템 관측치에 대한 학습을 통해 임베딩으로 해석될 수 있다는 추측을 바탕으로 연구를 진행합니다. 선형 저수지 시스템의 경우에 대한 결과가 이미 확립된 가운데, 본 연구는 비자치 동적 시스템 접근 방식을 사용하여 훈련 및 예측 단계에서 근사된 저수지 상태 공간의 부분 집합에 대한 프랙탈 차원의 상한을 설정합니다. 입력 시퀀스가 Nin-차원 가역 동적 시스템에서 나올 때, 이 집합의 프랙탈 차원이 Nin으로 상한이 제한됨을 증명합니다.
