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

Bài viết 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. | LUẬT HỌC PERCEPTRON CẢI TIẾN VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG MẠNG NƠRON TẾ BÀO Dương Đức Anh1 Nguyễn Tài Tuyên2 Nguyễn Thanh Tùng3 Nguyễn Quang Hoan2 1 Viện Nghiên cứu Điện tử Tin học Tự động hóa 2 Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông 3 Học viện Công nghiệp Phần mềm và nội dung số Email datdh1@ Ngày nhận bài 10 11 2022 Ngày nhận bài sửa sau phản biện 05 12 2022 Ngày chấp nhận đăng 15 12 2022 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. Từ khóa luật học Perceptron mạng nơron tế bào mạng truy hồi phương pháp thử-sai-chỉnh MODIFIED PERCEPTRON LEARNING RULE AND APPLICATION ABILITIES FOR CELLULAR NEURAL NETWORKS ABSTRACT 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. Keywords cellular neural networks Perceptron learning rule recurrent neural networks Trial-Error-Correct approach 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Đối với CNNs thuộc họ mạng phản hồi Năm 1960

• Quản trị mạng
• Luật học perceptron cải tiến
• Mạng nơron tế bào
• Cải tiến luật học Perceptron
• Mạng nơron truy hồi
• Mạng nơron truyền thẳng
• Phương pháp thử sai chỉnh