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Dynamics Analysis for Generic Projection Continuous-time RNNs with Bounded Matrices
  • ISSN号:1009-6124
  • 期刊名称:Journal of Systems Science and Complexity
  • 时间:2015
  • 页码:799-812
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TS262.5[轻工技术与工程—发酵工程;轻工技术与工程—食品科学与工程]
  • 作者机构:[1]School of Mathematics and Statistics, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China.
  • 相关基金:This research was supported by the National Nature Science Foundation of China under Grant Nos. 11101327, 11471006, and 11171270, the National Basic Research Program of China (973 Program) under Grant No. 2013C13329406, the Fundamental Research Funds for the Central Universities under Grant Nos. xjj20100087 and 2011jdhz30.
  • 相关项目:大规模稀疏代数系统的预条件方法与降阶模型研究
中文摘要:

周期性的神经网络(RNN ) 的动力学分析是一第一并且为他们的任何实际应用的必要的步。在现在的纸,容易验证的定理被发现到同样肯定为有在一个判别式矩阵由网络定义的批评条件下面印射的设计的通用 RNN 模型的 asymptotical 稳定性是半积极的明确。这里给的结果不仅在存在之上深深地改善在文学的相关批评以及非批评的动力学结论,而且罐头直接在 RNN 的实际申请被使用。

英文摘要:

The dynamics anMysis of recurrent neural networks (RNNs) is a first and necessary step for any practical applications of them. In the present paper, the easily verified theorem is found to ascertain the asymptotical stability for generic RNN model with projection mapping under the critical condition that a discriminant matrix defined by the networks is semi-positive definite. The results given here not only improve deeply upon the existing relevant critical as well as non-critical dynamics conclusions in literature, but also can be used in the practical application of RNNs directly.

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期刊信息
  • 《系统科学与复杂性学报:英文版》
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院系统科学研究所
  • 主编:
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100080
  • 邮箱:
  • 电话:010-62541831 62541834
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-6124
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4543/O1
  • 邮发代号:82-545
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库
  • 被引量:125