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Cognitive Computation

Stability Analysis of Quaternion-Valued Neutral Neural Networks with Generalized Activation Functions

  • 17.10.2023
Erschienen in:
Verfasst von
Yanqiu Wu
Zhengwen Tu
Nina Dai
Liangwei Wang
Ning Hu
Tao Peng
Erschienen in
Cognitive Computation | Ausgabe 1/2024

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Abstract

Der Artikel vertieft sich in die Stabilitätsanalyse quaternionenbewerteter neuronaler Netzwerke (QVNs) mit neutralen Begriffen, wobei die direkte Quaternionenmethode als natürlicherer und kompakterer Ansatz hervorgehoben wird. Sie dehnt wechselseitig konvexe Ungleichheit und Wirtinger-basierte Ungleichheit auf die Quaternion-Domäne aus und leitet daraus weniger konservative Stabilitätsbedingungen ab. Die Forschung beseitigt herkömmliche Beschränkungen für neutrale Aktivierungsfunktionen und gewährleistet praktikablere und realistischere Modelle. Der Aufsatz diskutiert auch die Beschränkungen traditioneller Zersetzungsmethoden und die Bedeutung des direkten Quaternion-Ansatzes im Umgang mit unteilbaren Aktivierungsfunktionen. Die theoretischen Ergebnisse werden anhand eines numerischen Beispiels validiert, das die globale asymptotische Stabilität des QVNN-Modells demonstriert. Diese Arbeit ebnet den Weg für die weitere Erforschung anderer dynamischer Eigenschaften von QVNs, wie Synchronisation und Zustandseinschätzung.
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Titel
Stability Analysis of Quaternion-Valued Neutral Neural Networks with Generalized Activation Functions
Verfasst von
Yanqiu Wu
Zhengwen Tu
Nina Dai
Liangwei Wang
Ning Hu
Tao Peng
Publikationsdatum
17.10.2023
Verlag
Springer US
Erschienen in
Cognitive Computation / Ausgabe 1/2024
Print ISSN: 1866-9956
Elektronische ISSN: 1866-9964
DOI
https://doi.org/10.1007/s12559-023-10212-w
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