Resumen

Las redes neuronales recurrentes de tiempo continuo (RNNs) desempeñan un papel importante en aplicaciones prácticas. Recientemente, debido a la capacidad de asegurar la convergencia de los equilibrios en la línea fronteriza entre estable e inestable, el estudio de los comportamientos dinámicos críticos de las RNNs ha atraído especial atención. En este artículo, se presenta un nuevo teorema asintótico estable y dos corolarios para las RNN unificadas, es decir, las RNN UPPAM. Los resultados del análisis que se dan en este trabajo están bajo las condiciones generalmente P-críticas, que mejoran sustancialmente la convergencia crítica relevante existente y los resultados de estabilidad, y lo más importante, se elimina el requisito obligatorio del mapeo de activación diagonalmente no lineal en la mayoría de las investigaciones recientes. Como resultado, la teoría de este artículo puede aplicarse de forma más general.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:artículo, nuevo teorema asintótico estable, comportamientos dinámicos críticos, investigaciones más recientes, mapeo de activación no lineal, redes neuronales recurrentes, convergencia crítica relevante, rnns, uppam rnns, resultados del análisis
• Keywords:paper, new asymptotical stable theorem, critical dynamics behaviors, most recent researches, nonlinear activation mapping, recurrent neural networks, relevant critical convergence, rnns, uppam rnns, analysis results