Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 141 trang
Dung lượng: 2 MB

Giới thiệu nội dung

Phát triển một số phương pháp học trọng số cho mạng nơ ron tế bào bậc hai

Tác giả: Dương Đức Anh

Lĩnh vực: Kỹ thuật Điện tử

Nội dung tài liệu:

Luận án 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. Cụ thể, luận án đề xuất và phát triển luật học Perceptron hồi quy cho mạng nơ ron tế bào bậc hai (SOCeNNs) và chứng minh tính hội tụ của luật học này. Bên cạnh đó, luận án còn xây dựng thuật toán kết hợp giữa giải thuật di truyền (GA) và thuật toán hạ gradient để cải thiện chất lượng học, cũng như giải thuật lai giữa GA với các thuật toán RPLA và SORPLA nhằm tối ưu hóa quá trình học cho mạng nơ ron tế bào bậc hai. Các phương pháp đề xuất được đánh giá thông qua ví dụ về tách biên ảnh.

Mục lục chi tiết:

  • MỤC LỤC
  • LỜI CAM ĐOAN
  • LỜI CẢM ƠN
  • DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
  • DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC
  • DANH MỤC BẢNG
  • DANH MỤC HÌNH VẼ
  • MỞ ĐẦU
    • 1.1. Tính cấp thiết của đề tài luận án
    • 1.2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án
    • 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
      • a) Đối tượng nghiên cứu
      • b) Phạm vi nghiên cứu
    • 1.4. Phương pháp nghiên cứu
    • 1.5. Đề xuất mới của luận án
    • 1.6. Cấu trúc của luận án
  • CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ CẤU TRÚC VÀ LUẬT HỌC MẠNG NƠ RON
    • 1.1. Cấu trúc và luật học trong mạng nơ ron
      • 1.1.1. Khái niệm và phân loại học trong mạng nơ ron
      • 1.1.2. Cấu trúc và luật học của mạng nơ ron bậc nhất truyền thẳng
        • 1.1.2.1. Mạng Perceptron
          • a. Cấu trúc của mạng Perceptron
    • 1.2. Các nghiên cứu về mạng nơ ron tế bào và luật học
      • 1.2.1. Các nghiên cứu về mạng nơ ron tế bào ở ngoài nước
      • 1.2.2. Các nghiên cứu và công bố về mạng nơ ron tế bào tại Việt Nam
    • 1.3. Đặt vấn đề nghiên cứu cho luận án
      • 1.3.1. Phát biểu bài toán
      • 1.3.2. Dự kiến kết quả
    • 1.4. Kết luận chương 1
  • CHƯƠNG 2. THUẬT TOÁN PERCEPTRON HỒI QUY CHO MẠNG NƠ RON TẾ BÀO BẬC HAI
    • 2.1. Mạng nơ ron tế bào bậc hai
      • 2.1.1. Mô hình toán học nơ ron tế bào bậc hai
      • 2.1.2. Mô tả các thành phần của SOCeNNs
      • 2.1.3. Phân tích tính ổn định của mạng nơ ron tế bào bậc hai
    • 2.2. Phát triển luật học trong mạng nơ ron tế bào bậc hai
      • 2.2.1. Thuật toán học có giám sát cho SOCeNNs – Luật học SORPLA
      • 2.2.2. Tính hội tụ của thuật toán Perceptron hồi quy mạng nơ ron tế bào bậc hai
    • 2.3. Thử nghiệm thuật toán SORPLA cho bài toán xử lý ảnh
      • 2.3.1. Đánh giá các bộ trọng số của thuật toán SORPLA
      • 2.3.2. Xử lý ảnh dùng mạng nơ ron tế bào
      • 2.3.3. Thuật toán PySOCeNNs xác định biên ảnh
      • 2.3.4. Kết quả thử nghiệm
    • 2.4. Kết luận chương 2
  • CHƯƠNG 3. GIẢI THUẬT DI TRUYỀN CHO MẠNG NƠ RON TẾ BÀO
    • 3.1. Giải thuật di truyền
    • 3.2. Giải thuật di truyền cho mạng nơ ron tế bào
      • 3.2.1. Giải thuật di truyền tính trọng số cho mạng nơ ron tế bào chuẩn
      • 3.2.2. Giải thuật di truyền tính trọng số cho mạng nơ ron tế bào bậc hai
    • 3.3. Thuật toán lai giải thuật di truyền với thuật toán Perceptron hồi quy
      • 3.3.1. Thuật toán lai giải thuật di truyền với thuật toán Perceptron hồi quy cho mạng nơ ron tế bào chuẩn
      • 3.3.2. Thuật toán lai giải thuật di truyền với thuật toán Perceptron hồi quy cho mạng nơ ron tế bào bậc hai
    • 3.4. Đánh giá và so sánh các thuật toán đề xuất
      • 3.4.1. Cơ sở đánh giá thuật toán
      • 3.4.2. Các phương pháp đánh giá
    • 3.5. Kết luận chương 3
  • KẾT LUẬN
  • DANH MỤC CÁC CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO
  • PHỤ LỤC 01: CÁC LƯU ĐỒ THUẬT TOÁN TẠI LUẬN ÁN
  • PHỤ LỤC 02: ĐẦU VÀO NGOÀI BÊN NGOÀI BẬC HAI CỦA TẾ BÀO C(i,j)
  • PHỤ LỤC 03: ĐẦU RA PHẢN HỒI BẬC HAI CỦA TẾ BÀO C(i,j)