Що таке хаотичні нейронні мережі?
Модель нейронної мережі, що складається з нейронів із хаотичною зміною namics пропонується шляхом розгляду деяких властивостей реальних нейронів. Модель володіє не тільки складною динамікою з великою кількістю. просторово-часові хаотичні шаблони, що вказують на застосовність до нейрокомп’ютерів, але також досить прості, щоб їх було легко реалізувати.
Наприклад, на відміну від поведінки маятника, який дотримується передбачуваного шаблону, хаотична система не встановлюється в передбачуваний шаблон через свої нелінійні процеси. Приклади хаотичних систем включають поведінка потоку диму або океанської турбулентності.
Модель хаосу зазначає, що фази життєвого циклу застосовуються до всіх рівнів проектів, від усього проекту до окремих рядків коду. Весь проект має бути визначений, реалізований та інтегрований. Системи мають бути визначені, реалізовані та інтегровані.
Його визначальні характеристики передусім включають стохастичність, висока чутливість до початкових умов, аперіодичність, обмеженість [1]. У 1960-х роках Лоренц виявив хаотичні явища в русі атмосфери, які відомі як «ефект метелика» [2].
Анотація. Хаотична динаміка була показана в динаміці нейронів і нейронних мереж, в експериментальних даних і чисельному моделюванні. Теоретичні дослідження припускають роль хаосу в основі нейронних систем.
Наприклад, найчастіше використовується максимальний показник Ляпунова (MLE), оскільки він визначає загальну передбачуваність системи. Позитивний MLE зазвичай сприймається як ознака того, що система хаотична. На додаток до вищевказаної властивості існують також інші властивості, пов'язані з чутливістю початкових умов.
