Buchumschlag

Dynamics of a random Hopfield neural lattice model with adaptive synapses and delayed Hebbian learning

UDC 517.9 A Dong–Hopfield neural lattice model with random external forcing and delayed response to the evolution of interconnection weights is developed and studied.&nbsp; &nbsp;The interconnection weights evolve according to the Hebbian learning rule with a decay term and contribut...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2024
Hauptverfasser:	Han, Xiaoying, Kloeden, Peter E.
Format:	Artikel
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Institute of Mathematics, NAS of Ukraine 2024
Online Zugang:	https://umj.imath.kiev.ua/index.php/umj/article/view/7594
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Ukrains’kyi Matematychnyi Zhurnal

Institution

Ukrains’kyi Matematychnyi Zhurnal

Ähnliche Einträge

Dynamics of a random Hopfield neural lattice model with adaptive synapses and delayed Hebbian learning
von: X. Han, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Global robust exponential stability for Hopfield neural networks with non-Lipschitz activation functions
von: Hongtao Yu, et al.
Veröffentlicht: (2012)

The convergence of neurodynamics processes in the Hopfield model
von: A. V. Shatyrko, et al.
Veröffentlicht: (2017)

A Minimum Property for Cuboidal Lattice Sums
von: Cooper, Shaun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A pool model of the mediator exocytosis into the synapse
von: O. M. Vasyliev, et al.
Veröffentlicht: (2019)

A pool model of the mediator exocytosis into the synapse
von: A. N. Vasilev, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Neural network technologies to processing natural language texts in adaptive learning systems
von: I. M. Domanetska, et al.
Veröffentlicht: (2017)

Neural networks’ learning process acceleration
von: Katerynych, L., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Neural networks’ learning process acceleration
von: Katerynych, L., et al.
Veröffentlicht: (2020)

On application of lattice differential equations with delay for immunosensor modeling
von: V. P. Martsenjuk, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Neural networks&#039; learning process acceleration
von: L. Katerynych, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Model of the immunosensor on the basis of lattice differential equations with delay
von: V. P. Martseniuk, et al.
Veröffentlicht: (2018)

An exponential evaluation for recurrent neural network with discrete delays
von: V. P. Martseniuk, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Artificial Intelligence Systems in Adaptive Learning
von: V. Demianenko
Veröffentlicht: (2019)

Adaptability measurement of e-learning courses
von: Lyubchenko, V.V.
Veröffentlicht: (2026)

Random covers of finite homogeneous lattices
von: Alekseychuk, A.N.
Veröffentlicht: (2006)

On excitation of oscillations in nonlinear systems with random delay
von: Kolomiets, V. G., et al.
Veröffentlicht: (1966)

Structural and Parametric Synthesis of Deep Learning Neural Networks
von: V. M. Syniehlazov, et al.
Veröffentlicht: (2020)

WEAKLY UU RINGS
von: Peter Danchev,, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Lattice dynamics of cryocrystals at high pressure
von: Horbenko, E.E., et al.
Veröffentlicht: (2007)

APPLICATION OF DEEP LEARNING NEURAL NETWORK FOR CLASSIFICATION OF BIG DATA OF ASTRONOMIC OBSERVATIONS
von: Gorbunov, A. A., et al.
Veröffentlicht: (2017)

Application of Deep Learning Neural Network for Classification of Big Data of Astronomic Observations
von: A. A. Gorbunov, et al.
Veröffentlicht: (2017)

Self-learning neural network technologies in the systems of structural recognition of visual objects
von: Berestovskii, A. E., et al.
Veröffentlicht: (2015)

Approach to the study of global asymptotic stability of lattice differential equations with delay for modeling of immunosensors
von: V. P. Martsenjuk, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Global exponential stability of a class of neural networks with unbounded delays
von: Tran Thi Loan, et al.
Veröffentlicht: (2008)

Global exponential stability of a class of neural networks with unbounded delays
von: Duong, Anh Tuan, et al.
Veröffentlicht: (2008)

Recursive algorithms of adaptive lattice filters adjustment
von: D. I. Lekhovitskij, et al.
Veröffentlicht: (2016)

Evaluation of the Features Significance Based on Neural Networks in Tasks of the Analysis of the Distance Learning Quality
von: E. M. Filonenko, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Two dimensional model of learning in spiking neural networks with homeostasis and reward
von: V. M. Osaulenko
Veröffentlicht: (2017)

Parameters’ analysis as a tool for boosting neural networks’ learning efficiency
von: Prokhorov, V.G.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptation and Learning in Some Classes of Identification and Control Systems
von: L. S. Zhiteckii, et al.
Veröffentlicht: (2015)

Adaptation and Learning in Some Classes of Identification and Control Systems
von: Zhiteckii, L.S., et al.
Veröffentlicht: (2015)

Application of differential equations with time delay on a hexagonal lattice for immunosensor modeling
von: V. P. Martsenjuk, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Чи деградують термоелектричні генераторні модулі внаслідок дифузії нікелю
von: Gorskyi, Peter
Veröffentlicht: (2023)

On strongly almost \(m\)-\(\omega_1\)-\(p^{\omega+n}\)-projective abelian \(p\)-groups
von: Danchev, Peter
Veröffentlicht: (2016)

Computation of Infinitesimals for a Group Action on a Multispace of One Independent Variable
von: Rock, Peter
Veröffentlicht: (2024)

Existence of the Category DTC₂(K) Equivalent to the Given Category KAC₂
von: Han, S.-E.
Veröffentlicht: (2015)

Characteristics of quantal release of glutamate and GABA in synapses between retinal ganglion cells and superior colliculus neurons in coculture
von: H. V. Dumanska, et al.
Veröffentlicht: (2014)

Dynamics of Market Conditions with Continuous Delays in the
von: A. V. Voronin, et al.
Veröffentlicht: (2014)

Algorithm for identification of dynamic models with delay
von: N. L. Kostjan, et al.
Veröffentlicht: (2015)