神经网络生成不可预测的时间序列
无序系统与神经网络
2009-10-31 v2
摘要
我们使用一种学习其自身输出反相的感知器来生成时间序列。我们分析了权重向量和生成序列的属性，如循环长度和生成序列的概率分布。我们解释了自相关函数显著抑制的原因，并讨论了与 Bernasconi 模型的联系。如果使用连续传递函数，该系统显示出混沌和间歇行为，其学习率与放大倍数的乘积作为控制参数。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0011302,
title = {Generation of unpredictable time series by a Neural Network},
author = {Richard Metzler and Wolfgang Kinzel and Liat Ein-Dor and Ido Kanter},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0011302},
year = {2009}
}
备注
11 pages, 14 figures; slightly expanded and clarified, mistakes corrected; accepted for publication in PRE