Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Phát triển mạng nơron tế bào đa tương tác và khả năng ứng dụng

Mục tiêu nghiên cứu của tóm tắt luận án "Phát triển mạng nơron tế bào đa tương tác và khả năng ứng dụng" là tìm hiểu quá trình phát triển mạng nơron nhân tạo, phân loại mạng nơron; Kết quả thử nghiệm CNN bậc cao cho bộ nhớ liên kết, thử nghiệm CNN đa tương tác trên nền tảng STM32 và FPGA.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Phát triển mạng nơron tế bào đa tương tác và khả năng ứng dụng 1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ CÔNG THƯƠNG VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ, TIN HỌC, TỰ ĐỘNG HÓA NGUYỄN TÀI TUYÊNPHÁT TRIỂN MẠNG NƠRON TẾ BÀO ĐA TƯƠNG TÁC VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG Ngành: Kỹ thuật Điện tử Mã số ngành: 9520203 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2022 2 Công trình được hoàn thành tại: Viện nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TS. Nguyễn 1. PGS. Quang Quang TS. Nguyễn Hoan Hoan 2. TS.2.Ngô TS.Văn NgôSỹVăn Sỹ Phản biện 1: PGS.TS. Ngô Quốc Tạo Phản biện 2: PGS.TS. Nguyễn Quang Hùng Phản biện 3: PGS.TS. Trần Đức ThuậnLuận án được bảo vệ tại hội đồng đánh giá luận án cấp viện Nghiêncứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa họp tại hội trường vào hồi 9 giờ 00ngày 21 tháng 5 năm 2022Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Quốc gia Việt Nam - Thư viện Viện nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa 1 PHẦN MỞ ĐẦU1. Tính cấp thiết của luận án a) Những ưu điểm nổi bật của mạng nơron tế bào Mạng nơron tế bào (CNN) được Leon O. Chua và Tamas Roska chếtạo thành máy tính nơron mảng tương tự đầu tiên trên thế giới, hiện thựchoá mong muốn thiết kế chế tạo máy tính phỏng theo hoạt động giống bộnão con người. b) Những vấn đề mà CNN chưa được quan tâm Cấu trúc CNN có độ phức tạp lớn; bộ nhớ liên kết dùng CNN ít đượcnghiên cứu. Cấu trúc của CNN có nhiều lớp với liên kết tuyến tính cho đầuvào và cho phản hồi, thiếu các nghiên cứu về liên kết đầu vào và phản hồidạng đa thức bậc 2, bậc 3 v.v… Trong thực tế, khi áp dụng CNN để giải hệphương trình vi phân cho thấy không chỉ có mảng đầu vào và mảng phảnhồi tuyến tính, mà có cả những trường hợp các đầu vào và phản hồi ở dạngđa thức bậc cao. c) Lý do chọn đề tài Căn cứ vào những vấn đề còn tồn tại về CNN nêu trên, tác giả luận ánkế thừa và phát triển CNN chuẩn thành CNN tương tác bậc cao (đa tươngtác đầu vào và đa tương tác phản hồi).2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án a) Kế thừa cấu trúc CNN chuẩn của Leon O. Chua, tác giả phát triểnthành cấu trúc CNN tương tác bậc cao (đa tương tác đầu vào và đa tươngtác phản hồi). b) Xây dựng và chứng minh các điều kiện đảm bảo cho CNN tươngtác bậc cao ổn định, sử dụng tiêu chuẩn ổn định đầy đủ. c) Thử nghiệm cấu trúc CNN đa tương tác dùng làm bộ nhớ liên kếtvà một vài khả năng ứng dụng khác.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2 a) Về lý thuyết: Tác giả xây dựng mô hình và chứng minh tính ổn địnhcho CNN tương tác bậc hai sau đó suy diễn cho CNN tương tác bậc cao. b) Về ứng dụng: Sử dụng phần mềm Matlab và Java để mô phỏng vàkiểm chứng tính ổn định của CNN tương tác bậc cao; sử dụng CNN bậc caolàm bộ nhớ liên kết; kiểm chứng khả năng thực hiện CNN trên FPGA vàcác ứng dụng khác.4. Phương pháp nghiên cứu a) Kế thừa mô hình chuẩn của Leon O. Chua và tiêu chuẩn ổn định đầyđủ. Phát triển mô hình tuyến tính thành mô hình liên kết dạng đa thức bậccao và tìm điều kiện để CNN tương tác bậc cao ổn định. b) Mô phỏng, thử nghiệm một số ứng dụng.5. Đóng góp của luận án Luận án đặt ra ba vấn đề cần phải giải quyết bao gồm: a) Thứ nhất, đềxuất được mô hình CNN tương tác bậc cao; b) Thứ hai, tìm hàm E(t) (tươngtự hàm Lyapunov) và chứng minh mạng ổn định đầy đủ; c) Thứ ba, chứngminh khả năng ứng dụng CNN tương tác bậc cao.6. Cấu trúc của luận án Toàn bộ luận án gồm 113 trang trình bày trong 3 chương, 39 hình vẽ,10 bảng biểu được chia thành các chương, mục bố cục như sau: Mở đầu. Chương 1, trình bày quá trình phát triển mạnmg nơron nhân tạo; phânloại mạng nơron; học và xấp xỉ mạng nơron; một số ứng dụng mạngnơron…; trình bày các khái niệm về CNN chuẩn của Leon O. Chua. Trêncơ sở nghiên cứu tổng quan, tác giả đưa ra hướng nghiên cứu CNN tươngtác bậc cao. Chương 2, trên cơ sở mạng chuẩn của Leon O. Chua, tác giả đề xuấtmô hình CNN tương tác bậc cao; đề xuất hàm E(t); chứng minh tính ổnđịnh của CNN tương tác bậc cao; mô phỏng CNN bậc hai trên môi trườngMatlab. Chương 3, trình bày kết quả thử nghiệm CNN bậc cao cho bộ nhớ liên 3kết; thử nghiệm CNN đa tương tác trên nền tảng STM32 và FPGA. Kết quảthử nghiệm trên môi trường Matlab và một số khả năng ứng dụng khác. Kết luận và hướng phát triển của luận án Chương 1 TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON TẾ BÀO1.1 Tổng quan về mạng nơron nhân tạo CNN có những đặc điểm chung và riêng so với các cấu ...