Phát Triển Một Số Phương Pháp Học Trọng Số Cho Mạng Nơ Ron Tế Bào Bậc Hai

PHÁT TRIỂN MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP HỌC TRỌNG SỐ CHO MẠNG NƠ RON TẾ BÀO BẬC HAI

Tác giả: Không tìm thấy thông tin về tác giả trong văn bản.

Lĩnh vực: Kỹ thuật điện tử

Nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung nghiên cứu và phát triển các phương pháp học để xác định bộ trọng số cho mạng nơ ron tế bào bậc hai (SOCeNNs). Bối cảnh nghiên cứu bắt nguồn từ sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo và mạng nơ ron, đặc biệt là mạng nơ ron hồi quy. Luận án đi sâu vào cấu trúc của mạng nơ ron tế bào, từ đó đề xuất các thuật toán học như Perceptron hồi quy, thuật toán di truyền (GA) và thuật toán lai GASORPLA để tối ưu hóa bộ trọng số, đảm bảo tính hội tụ toàn cục. Các thuật toán này được phát triển dựa trên nền tảng lý thuyết về mạng nơ ron tế bào chuẩn (CeNNs) và các luật học liên quan. Nghiên cứu cũng đề cập đến việc chứng minh tính hội tụ của các thuật toán được đề xuất, đặc biệt là thuật toán SORPLA.

Mục lục chi tiết:

• MỞ ĐẦU
• CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ CẤU TRÚC VÀ LUẬT HỌC MẠNG NƠ RON
• CHƯƠNG 2. THUẬT TOÁN PERCEPTRON HỒI QUY CHO MẠNG NƠ RON TẾ BÀO BẬC HAI