目录
Zeroing Neural Network(ZNN)是一种专门为求解时变问题而设计的动力学神经网络模型。在ZNN中,模型通过利用时变参数的时间导数信息,能够很好地跟踪时变解,并在多个领域如向量、矩阵、张量等数值求解问题,不等式问题,图像处理、机械手跟踪、混沌同步、多智能体系统一致性等方面展现出其独特的优势。
以矩阵求逆问题为例,ZNN可以用于求解动态矩阵的逆。在实际应用中,矩阵可能随时间变化,传统的静态方法可能无法有效处理这类问题。而ZNN通过引入时间导数信息,可以实时更新矩阵的逆,从而满足动态系统的需求。
具体步骤如下:
ZNN在多个领域都有广泛的应用,包括但不限于:
综上所述,ZNN作为一种专门为求解时变问题而设计的动力学神经网络模型,在多个领域都展现出了其独特的优势和广泛的应用前景。ZNN的定义与特点;ZNN的应用领域
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。