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Stability of multilayered neural networks

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cnea.tipodocumentoINFORME TÉCNICO
dc.contributor.authorMiller, Nicolás
dc.contributor.authorMiranda, Enrique Néstor
dc.contributor.cneaproductorComisión Nacional de Energía Atómica; Argentina. Centro Atómico Bariloche
dc.date.accessioned2025-09-03T15:04:32Z
dc.date.available2025-09-03T15:04:32Z
dc.date.issueds/f
dc.description.abstractStability of multilayered neural networks against synaptic changes has been studied numerically. We have found that the average maximum change goes to zero as the number N of input neurons is much greater than one.
dc.description.institutionalaffiliationFil: Miller, Nicolás Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina
dc.description.institutionalaffiliationMiranda, Enrique Néstor Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina
dc.format.extent15 p.
dc.format.extentapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://nuclea.cnea.gob.ar/handle/20.500.12553/7196
dc.language.ISO639-3eng
dc.publisherComisión Nacional de Energía Atómica; Argentina
dc.rights.accesslevelinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.licenseCreative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subject.inisNEURONAS
dc.subject.inisREDES NEURONALES
dc.subject.inisINTELIGENCIA ARTIFICIAL
dc.subject.inisALGORITMOS
dc.subject.inisALGORITMOS GENÉTICOS
dc.subject.inisNEURONS
dc.subject.inisNEURAL NETWORKS
dc.subject.inisARTIFICIAL INTELLIGENCE
dc.subject.inisALGORITHMS
dc.subject.inisGENETIC ALGORITHMS
dc.titleStability of multilayered neural networks
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/report
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/informe técnico
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion

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