Luật học perceptron cải tiến và khả năng ứng dụng trong mạng nơron tế bào

Chỉ số đề mục

50

Lĩnh vực nghiên cứu

Khoa học máy tính

Dạng tài liệu

Tác giả

Dương Đức Anh⁽¹⁾, Nguyễn Tài Tuyên, Nguyễn Thanh Tùng, Nguyễn Quang Hoan

Nhan đề

Luật học perceptron cải tiến và khả năng ứng dụng trong mạng nơron tế bào

Nhan đề tiếng anh

Modified perceptron learning rule and application abilities for cellular neural networks

Nguồn trích

Khoa học (Đại học Hạ Long)

Năm xuất bản

2022

Số

6

Trang

78-83

ISSN

2815-5521

Từ khóa

Luật học Perceptron, Mạng nơron tế bào, Mạng truy hồi, Phương pháp thử-sai-chỉnh

Từ khóa tiếng anh

Cellular neural networks, Perceptron learning rule, Recurrent neural networks, Trial-Error-Correct approach

Tóm tắt

Bài báo này cải tiến luật học Perceptron để có thể áp dụng được cho các mạng nơron truy hồi nói chung và mạng nơron tế bào (CNNs: Cellular Neural Networks) nói riêng, khi mà phiên bản gốc chỉ dùng cho các mạng nơron truyền thẳng. Để thực hiện điều này, ta ghép tín hiệu vào, tín hiệu phản hồi và độ lệch thành một tín hiệu vào tổng quát; phần còn lại luật học tiến hành như phiên bản gốc. Tuy nhiên, do đặc thù của mạng nơron tế bào, một số tham số cũng được bổ sung và cải biên ít nhiều. Một vài ví dụ cũng được tiến hành trong bài báo nhằm trực quan hóa ý tưởng.

Tóm tắt tiếng anh

This paper modifies the Perceptron learning rule in order to apply to all recurrent neural networks in general and cellular neural networks in particular since the original Perceptron learning rule was only used for feedforward neural networks. The idea is as follows, we link input, feedback output, and the bias of the cellular neural network to become new general input. The next step of the process can be implemented as the original Perceptron learning rule. However, cellular neural networks characterized by some features and several parameters in the learning rule that modifies the Perceptron can be added. Some examples are proposed in the paper to visualize the idea.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVv 538

File toàn văn

Xem toàn văn