Abstract-I detta papper, en analys av den absoluta stabiliteten för en allmän klass av diskret-tid återkommande neurala nätverk (RNN) presenteras. En diskret tidsmodell av RNN representeras av en uppsättning ickelinjära skillnadsekvationer. Vissa tillräckliga villkor för den absoluta stabiliteten härleds med hjälp av Ostrowskis teorem och likhetsomvandlingen metod. För en given RNN-modell bestäms dessa villkor av nätverkets synapsviktmatris. De resultat som rapporteras i detta dokument behöver färre begränsningar på viktmatrisen och modellen än i tidigare publicerade studier.
För RNN på 1 lager ger REF tillräckliga villkor för stabilitet när det gäller normen W och Lipschitz-konstanten för icke-linjäriteten.
Absolute stability conditions for discrete-time recurrent neural networks
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}