Анонс доклада: A.V. Makarenko, Deep learning algorithms for estimating Lyapunov exponents from observed time series in discrete dynamic systems
В докладе: A.V. Makarenko, «Deep learning algorithms for estimating Lyapunov exponents from observed time series in discrete dynamic systems», продемонстрированы возможности глубоких нейронных сетей при решении задачи оценивания показателей Ляпунова дискретных динамических систем по их наблюдаемым траекториям в расширенном пространстве состояний. Изучены функциональные механизмы решения данной задачи посредством глубоких нейронных сетей. Предложенный подход проверен на модельной системе при различных режимах отличающихся топологией и сложностью аттрактора. Показана возможность применения разработанного анализатора для исследования структуры временных рядов. В качестве методического демонстрационного примера проведён анализ финансовых индикаторов.
Доклад будет представлен на XIV Международной конференции «Устойчивость и колебания нелинейных систем управления (конференция Пятницкого)», 30 мая – 1 июня 2018 г., Москва, Россия. Конференция проводится под эгидой ИПУ РАН и при информационной поддержке IEEE (Russia section). Подробности на web-сайте: stab18.ipu.ru.
18 марта 2018 года.
Источник: Собственная информация.
