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神经网络的吸引子记忆机制的理论研究及应用
[数学科学学院]  [手机版本]  [扫描分享]  发布时间:2022年7月16日
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报告题目:神经网络的吸引子记忆机制的理论研究及应用
  人:于佳丽 教授(电于子科技大学)
报告时间:2022718(周一)11:00--12:00
报告方式:数学学院201

报告摘要:记忆在生物神经网络中的重要性不言而喻,是智能产生的核心要素。神经科学研究表明,记忆以神经网络动力学系统吸引子的形式存在,吸引子是网络动力学系统随时间演化的结果。不同的吸引子类型,如离散吸引子、连续吸引子和周期吸引子,分别用于存储不同的知识类型。另外,根据吸引子的个数,吸引子研究可分为单吸引子研究和多吸引子研究。在人工智能中,一个吸引子代表一个模式,吸引子的数量代表着网络的存储容量,吸引子越多,网络的存储容量就越大。基于此,本报告介绍神经网络的多吸引子理论研究及其在模式识别中的应用。

个人简介:于佳丽,电子科技大学数学科学学院教授,博导,20096月毕业于电子科技大学,获计算机应用技术专业博士学位。20107月至20137月在新加坡科技研究局资讯通信研究院从事博士后研究。已在《IEEE Transactions on Neural Networks》等期刊上发表高水平学术论文50余篇,其中在JCR一区杂志上发表6篇。获得国家发明专利3项。先后主持国家自然科学基金面上项目、青年资助项目、四川省科技计划应用基础研究项目,参与科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目,国家高技术研究发展计划(863计划)等多项课题。四川省人工智能学会理事,四川省学术和技术带头人后备人选,四川省计算机学会大数据专委会委员,美国《数学评论》(Mathematical Reviews, 简称MR 评论员,SCI期刊《International Journal of Fuzzy Systems》副主编。


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编辑:数学科学学院