Експоненціальна оцінка для рекурентної нейронної мережі з дискретним запізненням

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМарценюк, В. П.
dc.contributor.authorСверстюк, А. С.
dc.date.accessioned2022-05-20T10:11:19Z
dc.date.available2022-05-20T10:11:19Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenThe purpose of this study is to develop and apply a method for calculating the exponential fade rate for a model of a recurrent neural network based on discrete latency differential equations. An exponential estimate is obtained on the basis of the difference inequality for the Lyapunov function. An example of the exponential estimation for a model of a recurrent neural network with three neurons is presented.uk
dc.format.pagerangeС. 83-93uk
dc.identifier.citationМарценюк, В. П. Експоненціальна оцінка для рекурентної нейронної мережі з дискретним запізненням / В. П. Марценюк, А. С. Сверстюк // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2019. – № 2. – С. 83-93. – Бібліогр.: 23 назви.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2019.2.07
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/47467
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceСистемні дослідження та інформаційні технології, № 4uk
dc.subjectrecurrent neural networkuk
dc.subjectdelay differential equationsuk
dc.subjectexponential stabilityuk
dc.subjectLyapunov functionaluk
dc.subject.udc602.1:519.85:53.082.9:616-07uk
dc.titleЕкспоненціальна оцінка для рекурентної нейронної мережі з дискретним запізненнямuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2019_2_83-93.pdf
Розмір:
283.83 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 2