Time Varying Neural(시변 신경망)란 무엇입니까?
Time Varying Neural 시변 신경망 - Using this method, we were able to predict time-varying neural interactions within a single trial. [1] These findings demonstrate how temporally dynamic techniques offer novel insights into time-varying neural processes underlying subclinical and clinically meaningful depressive symptomatology. [2] As an application, we apply the theoretical results to finite-time state estimation of neural networks, including time-varying neural networks and switched neural networks. [3] In this paper, we revisit the drive-response synchronization of a class of recurrent neural networks with unbounded delays and time-varying coefficients, contrary to usual in the literature about time-varying neural networks, the signs of self-feedback coefficients are permitted to be indefinite or the time-varying coefficients can be unbounded. [4] In addition, for the purpose of energy saving, an event-triggered H∞ state estimation scheme is used for time-varying neural networks to determine whether the measurement output is transmitted to the estimator or not. [5] Multiple memory level neurons form a deep time-varying neural network capable of handling fusional inputs. [6]이 방법을 사용하여 단일 시험 내에서 시간에 따라 변하는 신경 상호 작용을 예측할 수 있었습니다. [1] 이러한 발견은 시간적 동적 기술이 무증상 및 임상적으로 의미 있는 우울 증상의 기저에 있는 시간에 따라 변하는 신경 과정에 대한 새로운 통찰력을 제공하는 방법을 보여줍니다. [2] 응용으로서 우리는 이론적인 결과를 시변 신경망과 교환 신경망을 포함한 신경망의 유한 시간 상태 추정에 적용합니다. [3] 이 논문에서 우리는 시간에 따라 변하는 신경망에 관한 문헌에서 흔히 볼 수 있는 것과는 달리 무한한 지연과 시간에 따라 변하는 계수가 있는 순환 신경망 클래스의 드라이브-응답 동기화를 다시 검토합니다. 무한하거나 시변 계수가 무한할 수 있습니다. [4] 또한 에너지 절약을 위해 시변 신경망에서 이벤트 트리거 H∞ 상태 추정 기법을 사용하여 측정 출력이 추정기로 전송되는지 여부를 결정합니다. [5] 다중 메모리 수준 뉴런은 융합 입력을 처리할 수 있는 깊은 시변 신경망을 형성합니다. [6]