Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 105 trang
Dung lượng: Đang cập nhật

Giới thiệu nội dung

Cải Tiến Quá Trình Học Của Một Số Mạng Nơ-ron Ghi Nhớ

Tác giả: Nông Thị Hoa

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào việc cải tiến quá trình học của các mạng nơ-ron ghi nhớ (ANNs). Các mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là hệ thống mô phỏng hoạt động của nơ-ron sinh học, bao gồm quá trình học và xử lý. Chất lượng của quá trình học có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả xử lý thông tin của mạng. Do đó, việc nâng cao chất lượng quá trình học là cần thiết để đáp ứng các yêu cầu ứng dụng thực tế.

Luận án nghiên cứu ba mô hình ANN ghi nhớ điển hình: Bộ nhớ liên kết hai chiều (BAM), Bộ nhớ liên kết mờ (FAM), và Lý thuyết cộng hưởng thích nghi mờ (Fuzzy ART). Các mô hình này đã được phát triển và ứng dụng rộng rãi, tuy nhiên, việc cải tiến quá trình học có thể nâng cao hơn nữa chất lượng xử lý.

Các hướng cải tiến chính bao gồm: xác định trọng số thích hợp cho các cặp mẫu huấn luyện của BAM, cải tiến luật học và tìm tham số tối ưu cho Fuzzy ART, và phát triển luật học giúp FAM học và lưu trữ hiệu quả cả nội dung và sự liên kết giữa các cặp mẫu.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cam đoan
  • Lời cảm ơn
  • Mục lục
  • Danh mục các từ viết tắt
  • Danh mục các bảng
  • Danh mục các hình vẽ, đồ thị
  • Danh mục các thuật toán
  • Danh mục các định lý
  • Mở đầu
  • Chương 1: Mạng Nơ-ron Nhân Tạo
  • Chương 2: Một Số Mạng Nơ-ron Ghi Nhớ
  • Chương 3: Thuật Toán Học Cải Tiến Cho Bộ Nhớ Liên Kết Hai Chiều
  • Chương 4: Hai Luật Học Cải Tiến Cho Lý Thuyết Cộng Hưởng Thích Nghi Mờ
  • Chương 5: Luật Học Cải Tiến Cho Bộ Nhớ Liên Kết Mờ
  • Kết luận
  • Danh mục các công trình khoa học của tác giả liên quan đến luận án
  • Tài liệu tham khảo