The paper considers dynamic processes in the problems of artificial intelligence, namely, in problems of neurodynamics. The stability problems of dynamical processes and estimates of their convergence are examined. In particular, the mathematical model of neural network dynamics proposed by Hopfield is considered. Conditions for the convergence of the process are formulated in terms of the second Lyapunov method.
Розглянуто динамічні процеси в задачах штучного інтелекту, а саме в задачах нейродинаміки, проблеми стійкості динамічних процесів і оцінки їхньої збіжності, зокрема математичну модель динаміки нейронної мережі, запропоновану Хопфілдом. Умови збіжності процесу сформульовано в термінах другого методу Ляпунова.
Рассмотрены динамические процессы в задачах искусственного интеллекта, а именно в задачах нейродинамики, проблемы устойчивости динамических процессов и оценки их сходимости, в частности математическая модель динамики нейронной сети, предложенная Хопфилдом. Условия сходимости процесса сформулированы в терминах второго метода Ляпунова.
