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A Method to Combine Chaos and Neural Network Based on the Fixed Point Theory

机译:基于不动点理论的混沌与神经网络融合方法

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摘要

The dynamics of either associative or hierarchical neural network can boil down to the discovery of fixed point or contraction to the already established fixed point in a discrete dynamical system, and strict mathematical calculations have already proven this point. In other words, the dynamics of all types of neural network can be analyzed and explained by using the fixed point theory in the traditional discrete dynamical system.
机译:关联或分层神经网络的动力学可以归结为发现离散点动力学系统中的固定点或收缩到已经建立的固定点,而严格的数学计算已经证明了这一点。换句话说,在传统的离散动力系统中,可以使用定点理论来分析和解释所有类型的神经网络的动力学。

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