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Les problèmes de stabilité des réseaux de neurones récurrents en temps continu ont été largement étudiés, et de nombreux articles ont été publiés dans la littérature. Le but de cet article est de fournir une revue complète des recherches sur la stabilité des réseaux de neurones récurrents en temps continu, y compris les réseaux de neurones de Hopfield, les réseaux de neurones de Cohen-Grossberg, et des modèles connexes. Étant donné que les délais temporels sont inévitables dans la pratique, les résultats de stabilité des réseaux de neurones récurrents avec différentes classes de délais temporels sont examinés en détail. Dans le cas de la stabilité dépendante du délai, les résultats sur la manière de traiter le délai constant/variable dans les réseaux de neurones récurrents sont résumés. La relation entre les résultats de stabilité sous différentes formes, telles que les formes d'inégalités algébriques, les formes de matrices M, les formes d'inégalités de matrices linéaires, et les formes de stabilité diagonale de Lyapunov, est discutée et comparée. Certaines conditions de stabilité nécessaires et suffisantes pour les réseaux de neurones récurrents sans délais temporels sont également abordées. Des remarques conclusives et des directions futures de l'analyse de stabilité des réseaux de neurones récurrents sont fournies.
Zhang et al. (Mar,) ont étudié cette question.