【摘 要】
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We propose a novel neural network based on a diagonal recurrent neural network and chaos,and its structure and learning algorithm are designed.The multilayer fe
【机 构】
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School of Electronic and Information Engineering,Dalian University of Technology,
【出 处】
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Chinese Physics B
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We propose a novel neural network based on a diagonal recurrent neural network and chaos,and its structure and learning algorithm are designed.The multilayer feedforward neural network,diagonal recurrent neural network,and chaotic diagonal recurrent neural network are used to approach the cubic symmetry map.The simulation results show that the approximation capability of the chaotic diagonal recurrent neural network is better than the other two neural networks.
We propose a novel neural network based on a diagonal recurrent neural network and chaos, and its structure and learning algorithms are designed multilayer feedforward neural network, diagonal recurrent neural network, and chaotic diagonal recurrent neural network are used to approach the cubic symmetry map The simulation results show that the approximation capability of the chaotic diagonal recurrent neural network is better than the other two neural networks.
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