On Popov-type stability criteria for neural networks

QR kód

On Popov-type stability criteria for neural networks

Elmentve itt :

Bibliográfiai részletek
Szerzők:	Danciu Daniela Răsvan Vladimir
Dokumentumtípus:	Folyóirat
Megjelent:	2000
Sorozat:	Electronic journal of qualitative theory of differential equations : proceedings of the colloquium on the qualitative theory of differential equations 6 No. 23
Kulcsszavak:	Differenciálegyenlet
Online Access:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/42711

Hasonló tételek

Applications of stability criteria to time delay systems
Szerző: Popescu Dan, et al.
Megjelent: (2004)

Stability results for cellular neural networks with delays
Szerző: Győri István, et al.
Megjelent: (2004)

Explainable Neural Networks Based on Fuzzy Logic and Multi-criteria Decision Tools
Szerző: Dombi József, et al.
Megjelent: (2021)

Razumikhin-type stability criteria for differential equations with delayed impulses
Szerző: Wang Qing, et al.
Megjelent: (2013)

Popov Acél és salak : regény[ismertetés] /
Szerző: Bécsi Tamás
Megjelent: (1950)

Mean square exponential stability of stochastic delay cellular neural networks
Szerző: Guo Yingxin
Megjelent: (2013)

Nabucco Sztojan Popov
Szerző: Nikolényi István
Megjelent: (1976)

About stability on bounded domains of the state space
Szerző: Răsvan Vladimir
Megjelent: (2008)

Hyphenation using deep neural networks
Szerző: Németh Gergely Dániel, et al.
Megjelent: (2018)

Neural networks in economic data analysis
Szerző: Benkő-Kiss Árpád
Megjelent: (2022)

Neural Network Approaches to Speaker Recognition
Szerző: He Han
Megjelent: (2019)

Predicting exchange rate by neural networks [abstract] /
Szerző: Jovanovic Radmila, et al.
Megjelent: (2000)

Stability results for the functional differential equations associated to water hammer in hydraulics
Szerző: Răsvan Vladimir
Megjelent: (2022)

Neural network model for nonlinearity detection [abstract] /
Szerző: Csató Lehel, et al.
Megjelent: (1998)

Efficient visual code localization with neural networks
Szerző: Bodnár Péter, et al.
Megjelent: (2018)

Fooling a Complete Neural Network Verifier
Szerző: Zombori Dániel, et al.
Megjelent: (2021)

Tutorials on recurrent neural networks and signature verification
Szerző: Malik Muhammad Imran

Speech de-identification with deep neural networks
Szerző: Fodor Ádám, et al.
Megjelent: (2021)

Exponential periodic attractor of impulsive Hopfield-type neural network system with piecewise constant argument
Szerző: Pinto Manuel, et al.
Megjelent: (2018)

A new approach to neural network design [abstract] /
Szerző: Péter András, et al.
Megjelent: (1998)

Training of artificial neural networks by linear mappings [abstract] /
Szerző: Hoffmann Miklós, et al.
Megjelent: (1998)

End-to-end convolutional neural networks for intent detection
Szerző: Yolchuyeva Sevinj, et al.
Megjelent: (2019)

Phone recognition with deep sparse rectifier neural networks
Szerző: Tóth László
Megjelent: (2013)

Semi-supervised training of cell-classifier neural networks
Szerző: Pap Gergely, et al.
Megjelent: (2018)

Deep Neural Network Embeddings for the Estimation of the Degree of Sleepiness
Szerző: Egas-Lopez Jose Vicente, et al.
Megjelent: (2021)

Football bet sizing using Artificial Neural Network
Szerző: Al-Hussein Mohammed
Megjelent: (2020)

QR code localization using deep neural networks
Szerző: Grósz Tamás, et al.
Megjelent: (2014)

Why Squashing Functions in Multi-Layer Neural Networks
Szerző: Urenda Julio C., et al.
Megjelent: (2020)

Practical and Theoretical Boundaries of Neural Network Quantum States
Szerző: Czégel András
Megjelent: (2022)

Implementing a self-scaling convolutional neural network
Szerző: Jenei Bendegúz
Megjelent: (2018)

A remark on Philos-type oscillation criteria for differential equations
Szerző: Sugie Jitsuro
Megjelent: (2020)

V. I. Popov a szabadtérin SZU művelődésügyi miniszterének helyettese /
Szerző: Somogyi Károlyné Neurohr Magdolna
Megjelent: (1968)

Decision tree combined with neural networks for financial forecast [abstract] /
Szerző: Bozsik József
Megjelent: (2010)

Stability of network centrality measures a numerical study /
Szerző: Kardos Orsolya, et al.
Megjelent: (2020)

PoS-tagging and lemmatization with a deep recurrent neural network
Szerző: Ugray Gábor
Megjelent: (2019)

Replicator Neural Networks for Outlier Modeling in Segmental Speech Recognition
Szerző: Tóth László, et al.
Megjelent: (2004)

Document Classification with Deep Rectifier Neural Networks and Probabilistic Sampling
Szerző: Grósz Tamás, et al.
Megjelent: (2014)

Modeling of subdivision of scored tablets with the application of artificial neural networks
Szerző: Sovány Tamás, et al.
Megjelent: (2010)

Experimental applications of artificial neural networks in engineering processing system
Szerző: Dadvandipour S.
Megjelent: (2014)

Some stability and boundedness criteria for a class of Volterra integro-differential systems
Szerző: Vanualailai Jito
Megjelent: (2002)