Ứng dụng mạng neuron trong việc học các hệ động lực

Ứng Dụng Mạng Neuron Trong Việc Học Các Hệ Động Lực

Tác giả: Nguyễn Hoàng Quốc Anh

Lĩnh vực: Toán ứng dụng

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung nghiên cứu về việc ứng dụng mạng neuron trong việc học các hệ động lực. Cụ thể, đề tài xem xét tính hiệu quả của các phương pháp mạng neuron trong việc học hệ động lực tất định liên tục có tập hút phức tạp. Bên cạnh đó, luận văn cũng đề xuất một phương pháp mới nhằm cải thiện khả năng học của phương pháp NeuralODE khi xử lý bộ dữ liệu bao gồm nhiều quỹ đạo.

Cấu trúc của luận văn bao gồm 4 chương. Chương 1 cung cấp các kiến thức nền tảng về hệ động lực, mạng neuron nhân tạo và phương pháp NeuralODE. Chương 2 tổng quan về tình hình nghiên cứu liên quan và nêu bật những đóng góp của luận văn. Chương 3 đi sâu vào kiểm thử các phương pháp mạng neuron MLP và NeuralODE trên các bộ dữ liệu khác nhau, đồng thời đề xuất phương pháp mới để học hệ động lực với bộ dữ liệu gồm nhiều quỹ đạo. Cuối cùng, Chương 4 trình bày kết luận và đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Mục lục
• Danh mục các hình vẽ
• Danh mục các bảng
• Mở đầu
• Chương 1: Kiến thức nền tảng
• Chương 2: Tình hình nghiên cứu trên thế giới và đóng góp của luận văn
• Chương 3: Áp dụng mạng neuron giải hệ động lực tất định
• Chương 4: Kết luận và kiến nghị
• Tài liệu tham khảo