Learning a simple recurrent neural state space model to behave likeChua's double scroll

Suykens J.A.K.; Vandewalle J.

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Learning a simple recurrent neural state space model to behave likeChua's double scroll

机译：学习一个简单的递归神经状态空间模型，使其行为类似于蔡氏双滚动

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The authors present a simple discrete time autonomous neural state space model (recurrent network) that behaves like Chua's double scroll. The model is identified using Narendra's dynamic back propagation procedure. Learning is done in “packets” of increasing time horizon

机译：作者提出了一个简单的离散时间自主神经状态空间模型（递归网络），其行为类似于Chua的双滚动。该模型使用Narendra的动态反向传播过程进行识别。学习是通过增加时间范围的“数据包”完成的

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来源
《IEEE Transactions on Circuits and Systems. I, Regular Papers》 |1995年第8期|p.499-502|共4页
作者
Suykens J.A.K.; Vandewalle J.;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类 TN71;
关键词
Chua's circuit; backpropagation; chaos; circuit stability; discrete time systems; identification; nonlinear network analysis; nonlinear systems; recurrent neural nets; state-space methods; Chua double scroll; discrete time autonomous model; dynamic back propagation;

机译：蔡氏电路;反向传播;混沌;电路稳定性;离散时间系统;识别;非线性网络分析;非线性系统;递归神经网络;状态空间方法;蔡氏双滚动;离散时间自治模型;动态反向传播;

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