
Получены численные критерии устойчивости многослойных дискретных нейронных сетей. Построены области устойчивости в пространстве параметров для таких сетей. Задача сводится к проблеме устойчивости матричных разностных уравнений высоких порядков с запаздыванием. Основным средством решения проблемы являются конусы устойчивости.
Numerical stability criteria are described for multilayer discrete-time neural networks. Stability domains in the space of parameters are built. The problem reduces to the stability problem for difference matrix equations of a higher order with delay. Stability cones are major tolls for problem solution.
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, РАЗНОСТНЫЕ МАТРИЧНЫЕ УРАВНЕНИЯ, УСТОЙЧИВОСТЬ РАЗНОСТНЫХ УРАВНЕНИЙ, МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, РАЗНОСТНЫЕ МАТРИЧНЫЕ УРАВНЕНИЯ, УСТОЙЧИВОСТЬ РАЗНОСТНЫХ УРАВНЕНИЙ, МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
