本文關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的范疇解釋及其應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 范疇 MLP CNN ART1

【摘要】：本文主要探討人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的范疇解釋及其應(yīng)用。第一部分介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展由來和幾種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且比較了ART1、MLP和CNN幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其優(yōu)缺點。在第二部分里,首先用范疇的語言構(gòu)建了模糊邏輯系統(tǒng)的范疇Know,其次對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也構(gòu)建了對應(yīng)的范疇Neur。為了解釋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何存儲知識和為何設(shè)計成層狀結(jié)構(gòu),引入了函子來建立知識范疇和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范疇之間的聯(lián)系。借用余極限的概念來解釋為何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中后面的隱藏層代表了更為具體的特征,這一結(jié)果也和感受場的解釋呼應(yīng)。在第三部分里,主要探討如何利用范疇的理論來改進人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實驗一是利用范疇解釋的方法,通過增加一個余極限層來改進SIN網(wǎng)絡(luò)的聚類性能,其改進后的網(wǎng)絡(luò)命名為CoSIN。實驗二主要解決不同的感知器之間協(xié)同工作的問題,給出了兩個不同ART感知網(wǎng)絡(luò)之間的一種高效的連接方式。
【關(guān)鍵詞】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 范疇 MLP CNN ART1
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• 英文摘要6-7
• 1 引言7
• 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7-13
• 2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7-8
• 2.2 幾種典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8-12
• 2.2.1 自適應(yīng)共振網(wǎng)絡(luò)-ART8-9
• 2.2.2 多層感知機-MLP9-11
• 2.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-CNN11-12
• 2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可靠性解釋12-13
• 3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中范疇的構(gòu)建13-24
• 3.1 知識范疇Know13-15
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范疇Neur15-17
• 3.3 知識范疇到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范疇的對應(yīng)17-19
• 3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層表示19-24
• 4 利用范疇理論改進人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-30
• 4.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進24-28
• 4.2 多感知器協(xié)同工作28-30
• 5 總結(jié)與展望30-32
• 參考文獻32-33
• 致謝33-34

【相似文獻】

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1 陳瓊,鄭啟倫;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)硬件實現(xiàn)的研究進展[J];電路與系統(tǒng)學(xué)報;2000年01期

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2 劉R，

本文編號：653042