陈天平
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工作情况：复旦大学，数学科学学院，教授
研究领域：信息科学->电子学与信息系统->信息科学
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[转载]几篇神经网络逼近能力的经典文章
这是二十几年前发表的四篇有关神经网的经典文章。全面阐述了神经网络逼近能力。 chenchen4.pdf affnn.pdf radial.pdf infinite.pdf infinite.pdf chenchen4 .pdf
2018-8-15 15:20
Halanay 不等式的发展历程
此博文介绍在研究时滞系统时的一个重要工具 Halanay 不等式。叙述其历史发展过程。并指出一些重要的文献。有兴趣的学者可以阅读并引用.还介绍一本近期的专著 Halanay.pdf 25b402.pdf ieeetnn-Generalized Halanay Inequalities.pdf NN3308liubo.pdf
2018-9-21 20:35
同步和协同
本文中，我们详细阐述了 复杂网络的 synchronization 与 Consensus of Multi-agents 之间的关系。 指出了： consensus 是 synchronization 的一个特例 指出了 synchronization without control 与 synchronization with control （pining control）间的差别与联系. 阐述了synchronization 是同步流形的稳 ...
2018-6-28 19:39
神经网络的万能逼近定理
1.pdf 要点.pdf 这是我见过的讨论神经网络万有逼近问题的最好的文章。在文章中，给出了最清晰，简洁的构造性证明。揭示了它的本质。 三十年前，我们接触到神经网络的万有逼近问题。发表了几篇文章。这些文章把神经网络能力的来历、优点、缺点，都已讲清楚了。此博文中介绍的论文是 1990 年Le P ...
2018-8-15 14:37
关于文章 Pinning Control and Synchronization
尊重历史，尊重事实，尊重他人的工作，是一个研究人员的基本素质。千万不能把学术研究搞成权术游戏。 C-IJCAS14.pdf Murray2004.pdf Murray2007Consensus and Cooperation.pdf physicaD.pdf phyd.pdf
2023-12-4 14:31
ReLU 神经网络
ReLU 神经网络是一种特殊的 Generalized Sigmoidal 函数的神经网络 2. ReLU 神经网络的逼近就是折线样条函数 (spline) 的逼近. 3. 二进制 deep learning ReLU 神经网络就是一个 piecewise linear functions wavelet. 4. 列入部分上世纪80年代关于样条函数的文章 ...
2021-12-24 21:19
QUAD-Condition 在同步和协同研究中的重要性和应用
文中指出了，形形色色的各种条件都是特殊的 QUAD 条件。特别指出，线性系统的可观、可控条件就是特殊的 QUAD 条件。反同步问题也归结成广义QUAD 条件。
2021-6-30 20:11
synchronization and consensus
2020-8-13 19:56
文章的比较
结论是：Murray 的 文章偏重于讲故事。Lu 的文章偏重于讲理论。十五年过去了。有必要再细说一下两者间的关系，比较一下文章中得到结果。我们从事的是学术研究的。必须尊重事实，尊重历史。中国学者的成果不比别人差，要为国人获得的成果感到高兴，并充分发扬。 luchencas.pdf phys ...
2020-2-18 19:53
