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Input compensation learning: Modelling dynamical systems

机译:输入补偿学习:动态系统建模

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摘要

A special class of recurrent neural networks, Input Compensation (IC) networks, is applied to model two exemplary dynamical systems, the Van-der-Pol Oscillator and the Figure-Eight pattern. IC-learning results in compact networks that provide insights into the underlying properties of the modelled system.
机译:一类特殊的递归神经网络,即输入补偿(IC)网络,可用于对两个示例性动力学系统(范德波尔振荡器和8字形模式)进行建模。 IC学习形成了紧凑的网络,可深入了解建模系统的基本属性。

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