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J-GLOBAL ID：201802286499538116   整理番号：18A0517420

一般雑音を伴うニューラルネットワークの大域的漸近安定性と安定化【Powered by NICT】

Global Asymptotic Stability and Stabilization of Neural Networks With General Noise

著者 (4件)： Shan Qihe (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Zhang Huaguang (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Wang Zhanshan (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Zhang Zhao (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 29  号： 3  ページ： 597-607  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率的環境におけるニューラルネットワーク(NN)は広く確率微分方程式,既存論文における白色雑音,褐色またはWiener過程などにより駆動されたとしてモデル化した。しかし,それらはいくつかの特定の状況における非白色ノイズによって乱されたNNの動的特性を記述する最良のモデルを必ずしもされていない。本論文では,非白人である,一般的な騒音障害はNNに導入した。非白色雑音を持つNNはIto積分方程式では記述できないので,確率的ニューラルネットワークの新しいモデル化法を利用した。ランダム場アプローチとLyapunov理論の観点から枠組みによって,確率または一般雑音をもつニューラルネットワークの平均二乗における大域的漸近安定性と安定化をそれぞれ分析した。線形行列不等式に基づく関係システムのための基準を提案した。いくつかの例は得られた結果の有効性を例示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 白色雑音 ,  騒音被害 ,  *漸近安定 ,  Wiener過程 ,  モデリング ,  *雑音 ,  積分方程式 ,  確率微分方程式 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 線形行列不等式 ,  Lyapunov理論 ,  確率場 ,  確率的ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 雑音 ,  ニューラルネットワーク ,  漸近安定性 ,  安定化