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拉文德拉·K·比什特。;尼哈尔·奥祖尔

不连续凸压缩及其在神经网络中的应用。 （英语） Zbl 1521.54025号

计算。申请。数学。 40，第1号，第11号文件，第11页（2021）.
摘要：在本文中，我们证明了阶的凸压缩类（m\In\mathbb{N}）足够强，可以生成一个不动点，但不强制映射在该不动点处是连续的。作为一个副产品，我们提供了一个新的设置来回答B.E.罗兹[当代数学，72233-245（1988；Zbl 0649.54024号)]. 近年来，具有不连续激活函数的神经网络系统受到了广泛的研究兴趣和一些理论不动点结果（Brouwer不动点定理、Banach不动点定理、Kakutani不动点理论、Krasnoselskii不动点原理等）已用于神经网络的理论研究。因此，我们的理论结果的可能应用可以在不动点理论和不动点不连续性方面为神经网络的研究做出贡献。

引用于4文件

MSC公司：

54H25个 定点和重合定理（拓扑方面）
54E40型 度量空间上的特殊映射
68T07型 人工神经网络与深度学习

关键词：

固定点;凸收缩映射;\（k\）-连续性;Heaviside函数

引文：

Zbl 0649.54024号

软件：

数学软件
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.K.Bisht}和\textit{N.ØzgüR}，计算。申请。数学。40，第1号，第11号论文，第11页（2021年；Zbl 1521.54025）
全文： 内政部

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