Resumen

El estudio de redes neuronales recurrentes con funciones de transición o control piecewise constant ha atraído mucha atención recientemente porque pueden usarse para simular muchos fenómenos físicos. Se estudia un sistema dinámico recurrente y discontinuo de dos estados que implica un parámetro de bifurcación no negativo. Mediante argumentos elementales pero novedosos, podemos dar un análisis completo sobre su comportamiento asintótico cuando el parámetro varía de 0 a . Se espera que nuestro análisis motive la obtención de resultados adicionales sobre redes neuronales recurrentes a gran escala de tipo McCulloch-Pitts y sistemas dinámicos discretos piecewise continuous.

• Materias:Redes complejas Redes ecológicas Ecuaciones en diferencias Sistema de ecuaciones diferenciales Valor límite fraccional
• Subjects:Complex networks Ecological networks Difference equations System of differential equations Fractional limit value
• Palabras claves:Redes neuronales; Transición constante por partes; Fenómenos físicos; Sistema dinámico de dos estados; Comportamiento asintótico; Tipo McCulloch-Pitts.
• Keywords:Neural networks; Piecewise constant transition; Physical phenomena; Two-state dynamical system; Asymptotic behavior; McCulloch-Pitts-type.