原名:Discrete-Time versus Continuous-Time Models of Neural Networks
作品简介:DT 模型可以完全使用，而不会损失与 CT 的任何功能相似性。 DT 模型可能具有周期 2 的振荡（伪周期点）并且具有 。当 f,, 渐近符合 Fat 时，双曲不动点 x*、fh 和 。连接权重矩阵的特征值。……
资源下载
VIP免费升级VIP
原名:Discrete-Time versus Continuous-Time Models of Neural Networks
作品简介:DT 模型可以完全使用，而不会损失与 CT 的任何功能相似性。 DT 模型可能具有周期 2 的振荡（伪周期点）并且具有 。当 f,, 渐近符合 Fat 时，双曲不动点 x*、fh 和 。连接权重矩阵的特征值。……
