液态机（LSM：Liquid state machines）
换汤不换药，跟ESN同样相近。区别在于，LSM是一种脉冲神经网络（spiking neural networks），用阈值激活函数（threshold functions）取代了sigmoid激活函数，每个神经元同时也是具有累加性质的记忆单元。因此，当神经元状态更新时，其值不是相邻神经元的累加值，而是它自身状态值的累加。一旦累加到阈值，它就释放能量至其它神经元。这就形成了一种类似于脉冲的模式：神经元不会进行任何操作，直至到达阈值的那一刻。