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21.01.2017 | Ausgabe 1/2017

Neural Processing Letters 1/2017

Nonlinearly Activated Recurrent Neural Network for Computing the Drazin Inverse

Zeitschrift:
Neural Processing Letters > Ausgabe 1/2017
Autoren:
Xue-Zhong Wang, Haifeng Ma, Predrag S. Stanimirović
Wichtige Hinweise
Xue-Zhong Wang: This author is supported by Headmaster Foundation of Hexi University under grant XZ2014-18, University research funding projects in Gansu province under grant 2014A-110 and National Natural Science Foundation of China under grant 11171371 and 11461020.
Haifeng Ma: This author is supported by National Natural Science Foundation of China under grants 11401143, Oversea Returning Foundation of Hei Long Jiang Province under grant LC201402 and Scientific Research Foundation of Hei Long Jiang Province Education Department under grant 12541232.
Predrag S. Stanimirović: This author gratefully acknowledge support from the Research Project 174013 of the Serbian Ministry of Science.

Abstract

Four gradient-based recurrent neural networks for computing the Drazin inverse of a square real matrix are developed. Theoretical analysis shows that any monotonically-increasing odd activation function ensures the global convergence performance of defined neural network models. The computer simulation results further substantiate that the considered neural networks could compute the Drazin inverse with accuracy and effectiveness. Moreover, the presented neural networks show superior convergence in the case when the power-sigmoid activation functions are used compared to linear models.

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