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pro vyhledávání: '"Redes neurais de hopfield"'
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CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O estudo cinético da decomposição térmica de sólidos fornece informações essenciais sobre o comportamento térmico de um sistema e suas possíveis aplicações industriais
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::a50466a89bf39c252b97a4819ebd9c23
https://orcid.org/0000-0001-9138-6284
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Autor:
Bruno Borges de Souza
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Universidade de São Paulo (USP)
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Neste trabalho estudamos um critério para a estabilidade de Mittag-Leffler dos pontos de equilíbrio de um sistema de equações diferenciais ordinárias com derivadas fracionárias de Caputo e Riemann-Liouville. Como um exemplo de aplicação, estu
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::8fb53f5a895ca62718b67b43c28ef78a
https://doi.org/10.11606/d.45.2020.tde-31102019-125229
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Anais do 6. Congresso Brasileiro de Redes Neurais.
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::0e224ae1abdeeb9cf47d9f9a6cd5f4ee
https://doi.org/10.21528/cbrn2003-005
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Anais do 4. Congresso Brasileiro de Redes Neurais.
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https://doi.org/10.21528/cbrn1999-037
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Anais do 10. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional.
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https://doi.org/10.21528/cbic2011-14.3
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Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
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Orientador: Marcos Eduardo Ribeiro do Valle Mesquita Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Resumo: As redes neurais hipercomplexas, incluindo redes neurais complexas, q
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Orientador: Marcos Eduardo Ribeiro do Valle Mesquita Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica Resumo: A rede neural de Hopfield é uma das mais importantes redes neurais re
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Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
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We consider the categorization problem in a Hopfield network with an extensive number of concepts p =αN and trained with s examples of weight λτ, T=1, . . . ,s in the presence of synaptic noise represented by a dimensionless ‘‘temperature’
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