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On stability of recurrent neural networks-an approach from volterra integro-differential equations

机译:递归神经网络的稳定性-基于Volterra积分微分方程的一种方法

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摘要

The uniform asymptotic stability of recurrent neural networks (RNNs) with distributed delay is analyzed by comparing RNNs to linear Volterra integro-differential systems under Lipschitz continuity of activation functions. The stability criteria obtained have unified and extended many existing results on RNNs.
机译:通过在激活函数的Lipschitz连续性下将RNN与线性Volterra积分微分系统进行比较,分析了具有分布时滞的递归神经网络(RNN)的一致渐近稳定性。获得的稳定性标准统一并扩展了RNN的许多现有结果。

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