authors_response.tex

   1
   2 \documentclass{article}
   3 \usepackage[T1]{fontenc}
   4 \usepackage[latin1]{inputenc}
   5 \usepackage{amsmath}
   6 \usepackage{dsfont}
   7 \renewcommand{\labelenumii}{\labelenumi\arabic{enumii}}
   8
   9 \begin{document}
  10
  11 \begin{flushright}
  12 \today
  13 \end{flushright}%
  14
  15 \vspace{-0.5cm}\hspace{-2cm}Computer Science Laboratory, LIFC
  16
  17 \hspace{-2cm}University of Franche-Comt\'e
  18
  19 \hspace{-2cm}25030 Besan\c{c}on, France.
  20
  21 \bigskip
  22
  23 \begin{center}
  24 Detailed changes and addressed issues in the revision of the paper
  25
  26 "Recurrent Neural Networks and Chaos: Construction, \\
  27 Evaluation, and Prediction Ability" \\
  28 renamed in \\
  29 "Chaotic Neural Networks: Construction, Evaluation, and Prediction Ability"
  30
  31 by Jacques M. Bahi, Jean-Fran\c{c}ois Couchot, Christophe Guyeux, and Michel Salomon
  32
  33 \bigskip
  34 \end{center}
  35
  36 Please, find below the detailed changes and issues we addressed in the
  37 revision of our above mentioned paper that we resubmit.
  38
  39 All the remarks  and recommendations of the three  reviewers have been
  40 considered and have led to modifications in the paper.
  41
  42 \begin{itemize}
  43 \item Concerning the remarks of reviewer No. 1:
  44 \end{itemize}
  45
  46 \begin{enumerate}
  47 \item Please  explain the topic "Recurrent Neural  Networks and Chaos:
  48   Construction,  Evaluation, and  Prediction Ability"  which  makes me
  49   confused. Does  the paper discuss the  construction, evaluation, and
  50   prediction ability of chaotic neural networks? And in the paper, the
  51   chaotic neural networks are mainly done research on.
  52
  53   {\it Our response}
  54
  55   To be completed
  56 \item Please  explain the Line  242( "than chaotic iterations  Ff with
  57   initial  condition............" ) and  Line 298(  "investigate, when
  58   comparing neural networks and Devaney's chaos").
  59
  60   {\it Our response}
  61
  62   To be completed
  63 \item  Section  VI  analyzes  the  suitability  of  artificial  neural
  64   networks for  predicting chaotic behaviors.  So, I  think section VI
  65   don't correspond to the topic. And homoplastically, lines 30-32("the
  66   learning, with  neural networks  having a feedforward  structure, of
  67   chaotic  behaviors represented  by data  sets obtained  from chaotic
  68   maps, is  far more difficult  than non chaotic behaviors")  refer to
  69   the learning of neural  networks having a feedforward structure. But
  70   lines 402-405 refer to all the network topologies.
  71
  72   {\it Our response}
  73
  74   To be completed
  75 \item Please  explain the  meanings of the  percentage in TABLE  I and
  76   TABLE II.
  77
  78  {\it Our response}
  79
  80   To be completed
  81 \item Except  for prediction  success rates, in  order to  reflect the
  82   prediction ability, please add the analysis of the prediction errors
  83   for data sequence and diagram it.
  84
  85  {\it Our response}
  86
  87   To be completed
  88 \end{enumerate}
  89
  90 \begin{itemize}
  91 \item Concerning the remarks of reviewer No. 2:
  92 \end{itemize}
  93
  94 \begin{enumerate}
  95 \item On  the basis of the  result botained by Guyeux  in Ref[12], the
  96   authors dealed  with chaotic neural  networks for various  fields of
  97   appli1cation.  Firstly, the authors  described how to build a neural
  98   network that can  be trained to learn a  given chaotic map function,
  99   then found  a condition that  allow to check whether  the iterations
 100   induced by a function are chaotic  or not, and thus if a chaotic map
 101   is obtained.  As  the authors said that this  work is different from
 102   most of prviews works,  this manuscript gave a rigorous mathematical
 103   proof  for  chaos  of  chaotic  neural  networks.  This  is  a  very
 104   interesting work.  On the other hand, I think, the conclusion is too
 105   long,  and some Definitions  such as  Definition 1-Definition  5 are
 106   wellknow Definition, it's no necessary to be presented any more.
 107
 108   {\it Our response}
 109
 110 \end{enumerate}
 111
 112 We are very grateful to the reviewers who, by their recommendations,
 113 allowed us to improve our paper.
 114
 115 %TCIMACRO{%
 116 %\TeXButton{Flushright}{\begin{flushright}
 117 %Best regards\\
 118 %The authors
 119 %\end{flushright}}}%
 120 %BeginExpansion
 121 \begin{flushright}
 122 Best regards\\
 123 The authors
 124 \end{flushright}%
 125 %EndExpansion
 126
 127 \end{document}