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Effectiveness and limitation of a method for control of chaos with reinforcement learning and its application to a simple chaotic neural network

机译:一种用加固学习控制混沌方法的效力与限制及其在简单混沌神经网络中的应用

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摘要

In this article, the effectiveness of a method for control of chaos with reinforcement learning proposed by Gadaleta et el. is examined for several chaotic systems. We find that a simpler reinforcement learning than the Gadaleta's method can stabilize relatively simple chaotic maps. It is shown that the Gadaleta's method succeeds to stabilize a simple chaotic neural network. However, an example is given that it is hard to stabilize relatively complex map by the Gadaleta's method.
机译:在本文中,通过Gadaleta等ET提出的加强学习控制混沌方法的有效性。 检查几种混沌系统。 我们发现比Gadaleta的方法更简单的加强学习可以稳定相对简单的混乱图。 结果表明,Gadaleta的方法成功地稳定了一个简单的混乱神经网络。 然而,给出了一个例子,即难以通过Gadaleta的方法稳定相对复杂的地图。

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