کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
405438 | 677619 | 2016 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Stability of discrete time recurrent neural networks and nonlinear optimization problems
ترجمه فارسی عنوان
پایداری شبکه های عصبی مجزا گسسته و مشکلات بهینه سازی غیر خطی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
We consider the method of Reduction of Dissipativity Domain to prove global Lyapunov stability of Discrete Time Recurrent Neural Networks. The standard and advanced criteria for Absolute Stability of these essentially nonlinear systems produce rather weak results. The method mentioned above is proved to be more powerful. It involves a multi-step procedure with maximization of special nonconvex functions over polytopes on every step. We derive conditions which guarantee an existence of at most one point of local maximum for such functions over every hyperplane. This nontrivial result is valid for wide range of neuron transfer functions.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 74, February 2016, Pages 58–72
Journal: Neural Networks - Volume 74, February 2016, Pages 58–72
نویسندگان
Jayant Singh, Nikita Barabanov,