Recurrent Neural Networks

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2010, 2010

3838303822 / 9783838303826

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Because of massively parallel distributed nature and very fast convergence rates, recurrent neural networks (RNN) are widely applied to solving many problems in optimization, control and robotic systems, etc. Hence, this book investigates the following RNN models which solve some practical problems, together with their corresponding analysis on stability and convergence. A type of multilayer pole-assignment neural networks is applied to online synthesizing and tuning feedback control systems. Then, a novel RNN model is established by absorbing the first-order time-derivative information to solve the Sylvester equation with time-varying coefficient matrices. A dual neural network is developed to handle quadratic programs subject to linear constraints. The Lagrangian neural network and primal-dual neural network are also reviewed for comparison purposes. The neural networks are then exploited for real-time motion planning of redundant manipulators. The publication is primarily intended for researchers and postgraduates studying in RNN, control and robotics. 200 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783838303826

Título
Recurrent Neural Networks
Autor
Yunong Zhang
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2010
Año de publicación
2010
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3838303822
ISBN 13
9783838303826
Peso del artículo
316 gramos
Dimensiones
220x150x12 mm

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