Comportamiento caótico en redes neuronales artificiales

Abstract

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) presentan comportamientos dinámicos complejos y, bajo ciertas circunstancias, presentan caos. En estos sistemas pueden presentarse toda clase de atractores: puntos de equilibrio, ciclos límite, atractores casi-periódicos y caos. Se han realizado muchos trabajos en lo que respecta a redes neuronales con retraso. Se ha demostrado que las redes neuronales con conexiones asimétricas y alta ganancia presentan también comportamiento caótico. En el presente trabajo se muestra un análisis de este tipo de RNA. Se muestra una RNA de cuatro neuronas y se analizan las condiciones bajo las cuales presenta comportamiento caótico calculando los exponentes de Lyapunov

Artificial Neural Networks (ANN) present complex dynamics and, under certain circumstances, they present chaos. Al! kinds of attractors can be present in this systems, like equilibrium points, limit cycles, quasiperiodic and chaotic atractors. A lot of work has been done on neural networks with delay. It has been proved that Neural networks with assymetric connections and high gain also present chaotic behavior. The current paper analyzes the behavior of this type of ANN. A four-neuron ANN and the circumstances on which this system has chaotic behavior by computing the Lyapunov exponents is shown.