【24h】

Stability Analysis of Discrete Hopfield Neural Network

机译:离散Hopfield神经网络的稳定性分析。

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摘要

The stability of neural networks is the foundation of the neural networks in various applications. But most interconnection matrixes are symmetric or antisymmetric. The dynamic behavior of asymmetric discrete Hopfield neural network(DHNN) is mainly studied in partial simultaneous updating mode and parallel mode, and using the Lyapunov method, some new simple stability conditions of DHNN are presented.The results established here improve and extend the corresponding results given in the earlier references.
机译:神经网络的稳定性是神经网络在各种应用中的基础。但是大多数互连矩阵是对称的或反对称的。主要在部分同时更新模式和并行模式下研究非对称离散Hopfield神经网络(DHNN)的动力学行为,并使用Lyapunov方法提出了DHNN的一些新的简单稳定性条件。此处建立的结果改善并扩展了相应的结果在前面的参考资料中给出。

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