2016
DOI: 10.1007/978-3-319-28860-4_12
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Neural Networks with Strong Anticipation and Some Related Problems of Complexity Theory

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1
1
1

Citation Types

0
4
0
1

Year Published

2018
2018
2023
2023

Publication Types

Select...
2
1
1

Relationship

0
4

Authors

Journals

citations
Cited by 4 publications
(5 citation statements)
references
References 10 publications
0
4
0
1
Order By: Relevance
“…У 1992 р. Д. Дюбуа [7][8][9] запропонував поняття інкурсії, антисипації або передбачення, коли новий стан об'єкта залежить не тільки від певних попередніх станів, а і від певних майбутніх станів (сильна антисипація) або їх оцінок (слабка антисипація). Об'єкти можуть бути різної природи: диференціальні рівняння з неперервним часом та їх скінченно-різницеві аналоги з дискретним часом, диференціальні рівняння звичайні та з частинними похідними, клітинні автомати досліджувались, наприклад, у працях [7][8][9][10][11][12], диференціальні рівняння з випереджальним аргументом -у працях [13][14][15].…”
Section: вступunclassified
“…У 1992 р. Д. Дюбуа [7][8][9] запропонував поняття інкурсії, антисипації або передбачення, коли новий стан об'єкта залежить не тільки від певних попередніх станів, а і від певних майбутніх станів (сильна антисипація) або їх оцінок (слабка антисипація). Об'єкти можуть бути різної природи: диференціальні рівняння з неперервним часом та їх скінченно-різницеві аналоги з дискретним часом, диференціальні рівняння звичайні та з частинними похідними, клітинні автомати досліджувались, наприклад, у працях [7][8][9][10][11][12], диференціальні рівняння з випереджальним аргументом -у працях [13][14][15].…”
Section: вступunclassified
“…Other very important object of proposed type (with anticipation and discrete time dynamic) is neural networks with strong anticipation. We have already investigated some such models [12]. Here we propose only very short description of calculations for understanding of presumable behavior.…”
Section: Neural Network With Anticipationmentioning
confidence: 99%
“…The first is two-steps nature (that is passing on two steps ahead at discrete). The second is that the function f (x) in the model has a piecewise-linear character, and looks like the transition function of neurons in neuronets [12]. Remark that the piecewise character of the nonlinearity usually allows to simplify mathematical investigations.…”
Section: Two-steps Discrete-time Anticipatory Modelsmentioning
confidence: 99%
See 2 more Smart Citations