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IDENTIFIABILITY OF RECURRENT NEURAL NETWORKS

A.A. Al-Falou · D. Trummer刊期 2003-10 · 卷 19（05）Econometric Theory已编入正刊

循环神经网络的可识别性AI 解读

We examine the identifiability of a nonlinear state space system under general assumptions. The discrete time evolution of the state is generated by a recurrent Elman network. For a large set of Elman networks we determine the class of observationally equivalent minimal systems, i.e., minimal systems that exhibit the same input-output behavior.The authors are grateful for discussions with M. Deistler and D. Bauer. A.A. Al-Falou was funded by the ERNSI network within the…

机器学习与 DML空间与网络
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