Sự kiện sắp diễn ra:

Chào mừng Ngày sách Việt Nam 21/4Tài liệu HDSD Thư việnPhục vụ ngoài giờ từ thứ 2 đến thứ 6 và ngày thứ 7 Dịch vụ gởi sách giáo trình tận nhà cho sinh viên Danh mục tài liệu mớiGia hạn tài liệu online

Mạng nơ-rôn

Sách “Mạng nơ-rôn và ứng dụng trong xứ lý tín hiệu”.

Tác giả: Trần Hoài Linh.

Năm xuất bản: 2014.

Nhà xuất bản: Bách Khoa Hà Nội.

Việc tìm hiểu những khả năng của bộ não con người và tìm cách tái tạo lại các khả năng đó trên các máy móc, thiết bị hay phần mềm tính toán là nhiệm vụ nghiên cứu chính của chuyên ngành “mạng nơ-rôn nhân tạo”. Về mặt cấu trúc, thì từ khi sinh ra, bộ não của chúng ta đã có cấu trúc rất phức tạp. Sau đó, bộ não còn tiếp tục phát triển về số lượng nơ-rôn cũng như các ghép nối trong một thời gian ngắn (đến năm 4-5 tuổi). Sau thời gian đó, số lượng nơ-rôn nói chung không phát triển thêm nữa (thậm chí còn bị giảm đi) mà chỉ tự điều chỉnh và thay đổi thông số của các ghép nối đang có. Quá trình tự xây dựng và tổ chức này được thực hiện trong suốt cuộc đời chúng ta. Mạng nơ-rôn nhờ vào số lượng rất lớn các nơ-rôn và các ghép nối thần kinh của mình để tạo nên khả năng tính toán và xử lý thông tin.

Bên cạnh đó. Mạng nơ-rôn còn có khả năng học và tái tạo thông tin. Khả năng học là khả năng mạng nơ-rôn tự động điều chỉnh, thay đổi để xử lý các trường hợp mẫu cho trước, còn khả năng tái tạo là khả năng mạng nơ-rôn có thể đưa ra được kết quả xử lý thông tin cho những trường hợp lạ - chưa xuất hiện trong quá trình học. Một nơ-rôn đang phát triển hay đang tiến hoá sẽ song hành với bộ não mềm dẻo - một bộ não có khả năng thích nghi với các điều kiện môi trường xung quanh.

Nhìn mạng nơ-rôn dưới góc độ máy tính với khả năng thích nghi, thì mạng nơ-rôn là một hệ thống bao gồm rất nhiều các nơ-rôn đơn lẻ được nối với nhau, phối hợp hoạt động với nhau để lưu trữ những kiến thức, kinh nghiệm nhằm tái sử dụng:

- Kiến thức, kinh nghiệm được thu thập từ môi trường thông qua quá trình học.

- Các hệ số khuếch đại tín hiệu giữa các nơ-rôn (hay còn gọi là các trọng số ghép nối) sẽ được sử dụng để lưu trữ các kinh nghiệm và kiến thức nêu trên.

Sách trình bày các nội dung:

- Mạng nơ-rôn: các khái niệm cơ bản và một số ứng dụng thực tế.

- Mô hình: nơ-rôn, mạng Perceptron MLP và các thuật toán hoạt động.

- Mạng có phản hồi: RMLP, ELMAN, RTRN, HOPFIELD, HAMMING, BAM.

- Các mạng hoạt động theo nguyên tắc tự tổ chức, logic mờ và mạng nơ-rôn logic mờ, các giải pháp mạch mô phỏng nơ-rôn và mạng nơ-rôn.