遞歸人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定性分析和綜合

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本書(shū)對(duì)遞歸人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了定性的分析。首先介紹了幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：模擬Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；具有Sigmoid激活函數(shù)或飽和非線性激活函數(shù)的Hopfield同步離散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；sign函數(shù)做為激活函數(shù)的離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；Sigmoid函數(shù)具有無(wú)限增益的模擬Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；Grossberg模型及工作于閉超立方體上的線性系統(tǒng)等；利用Lyapunov函數(shù)系統(tǒng)地分析了模擬Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局穩(wěn)定性及局部穩(wěn)定性，給出網(wǎng)絡(luò)全局穩(wěn)定的精確條件及系統(tǒng)地確定所有平衡點(diǎn)位置及其穩(wěn)定特性的算法；對(duì)于工作于閉超立方體上的線性系統(tǒng)，詳細(xì)闡述了解的定義，并給出了飽和模式下解的概念；對(duì)于存在攝動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與相應(yīng)的無(wú)攝動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作點(diǎn)之間距離的估計(jì)；在延遲足夠小的情況下，證明了Hopfield和Cohen-Grossberg神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與相應(yīng)的無(wú)延遲網(wǎng)絡(luò)具有同樣的全局穩(wěn)定特性；利用不同類型的人工遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，介紹了幾種聯(lián)想記憶綜合方法，如外積法、投影學(xué)習(xí)規(guī)則和特征結(jié)構(gòu)法等；研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互連結(jié)構(gòu)約束對(duì)聯(lián)想記憶綜合過(guò)程的影響，并將上述研究結(jié)果應(yīng)用于一類特定的細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合過(guò)程之中。

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