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Error estimation of recurrent neural network models trained on a finite set of initial values
Ist Teil von
Proceedings of the 36th IEEE Conference on Decision and Control, 1997, Vol.2, p.1574-1578 vol.2
Ort / Verlag
IEEE
Erscheinungsjahr
1997
Quelle
IEEE Xplore Digital Library
Beschreibungen/Notizen
Addresses the problem of estimating training error bounds of state and output trajectories for a class of recurrent neural networks as models of nonlinear dynamic systems. The bounds are obtained provided that the models have been trained on N trajectories with N independent random initial values which are uniformly distributed over [a, b]/sup m//spl epsiv//spl Rscr//sup m/.