固定权重重循环神经网络中时间信号的自适应分类：存在性证明
最优化与控制
2007-05-24 v1 动力系统
摘要
我们解决了一个重要的理论问题：为何具有固定权重的循环神经网络能够在存在加性噪声和参数扰动的情况下，自适应地分类时变信号。我们提供了一个数学证明，假设未知参数可以非线性地进入信号，且噪声振幅足够小。
引用
@article{arxiv.0705.3370,
title = {Adaptive classification of temporal signals in fixed-weights recurrent neural networks: an existence proof},
author = {Ivan Tyukin and Danil Prokhorov and Cees van Leeuwen},
journal= {arXiv preprint arXiv:0705.3370},
year = {2007}
}
备注
22 pages