Inertial Neural Networks with Unpredictable Oscillations

Mathematics, 2020

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/math8101797
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

In this paper, inertial neural networks are under investigation, that is, the second order differential equations. The recently introduced new type of motions, unpredictable oscillations, are considered for the models. The motions continue a line of periodic and almost periodic oscillations. The research is of very strong importance for neuroscience, since the existence of unpredictable solutions proves Poincaré chaos. Sufficient conditions have been determined for the existence, uniqueness, and exponential stability of unpredictable solutions. The results can significantly extend the role of oscillations for artificial neural networks exploitation, since they provide strong new theoretical and practical opportunities for implementation of methods of chaos extension, synchronization, stabilization, and control of periodic motions in various types of neural networks. Numerical simulations are presented to demonstrate the validity of the theoretical results.