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Anti-control of associative chaotic neural networks using reinforcement learning

机译:强化学习的关联混沌神经网络反控制

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摘要

We attempt to realize anti-control of chaos in associative chaotic neural networks by using Reinforcement learning. The anti-control method succeeded driving the networks with 16 and 100 neurons from periodic to non-periodic state, however, the anti-controlled states do not show orbital instability.
机译:我们试图通过使用强化学习来实现联想混沌神经网络中混沌的反控制。反控制方法成功地将具有16和100个神经元的网络从周期状态驱动到非周期状态,但是,反控制状态没有显示出轨道不稳定。

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