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Recurrent implicit dynamics for online matrix inversion

机译：在线矩阵求逆的递归隐式动力学

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A novel kind of recurrent implicit dynamics together with its electronic realization is proposed and exploited for real-time matrix inversion. Compared to conventional explicit neural dynamics, our proposed model in the form of implicit dynamics has the following advantages: (a) can coincide better with systems in practice; and (b) has higher abilities in representing dynamic systems. More importantly, our model can achieve superior convergence performance in comparison with the existing dynamic systems, specifically Gradient-based dynamics (GD) and recently-proposed Zhang dynamics (ZD). Theoretical analysis and computer simulation results substantiate the effectiveness and superior efficiency of our model for online matrix inversion.
机译：提出了一种新颖的递归隐式动力学及其电子实现，并将其用于实时矩阵求逆。与传统的显式神经动力学相比，我们以隐式动力学形式提出的模型具有以下优点：（a）可以与实践中的系统更好地重合; （b）具有较高的动态系统表示能力。更重要的是，与现有的动态系统（尤其是基于梯度的动力学（GD）和最近提出的张动力学（ZD））相比，我们的模型可以实现出色的收敛性能。理论分析和计算机仿真结果证实了我们的在线矩阵求逆模型的有效性和优越的效率。

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