Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 12. децембра новембра 2023, у огранку МИ САНУ у Нишу (ул. Париске комуне бб) са почетком у 14.15. У питању је заједнички састанак са Семинаром Одлучивање – теорија, технологије и пракса.
Предавач: Предраг Станимировић, Природно-математички факултет, Универзитет у Нишу
Наслов предавања: РЕКУРЕНТНЕ НЕУРОНСКЕ МРЕЖЕ У НУМЕРИЧКОЈ ЛИНЕАРНОЈ АЛГЕБРИ
Апстракт: Рекурентне неуронске мреже (RNN) дозвољавају да излаз из неких чворова утиче на накнадне вредности улаза истих чворова. У предавању се разматрају RNN посвећене проналажењу нула неких матричних једначина или минимизирању нелинеарних функција. Овакви RNN модели представљају динамичке системе базиране на нелинеарној оптимизацији. Мреже за оптимизацију се могу поделити у две класе:
- Градијентне неуронске мреже (GNN) и
- Zhang неуронске мреже (ZNN)
ZNN дизајн је предложен 2001. године и интензивно се користи у решавању различитих временски променљивих проблема. Динамика ZNN модела произилази из избора одговарајуће функције праћења грешака (еррор фунцтион), која је позната као Zhang функција (Zf). Приказане су неке специфичне Zf које су резултат примене нелинеарних метода оптимизације. Истражује се конвергенција ZNN динамичких система намењених решавању временски променљивих матричних и векторских једначина и израчунавању уопштених инверза. Представљени су и анализирани GNN динамички системи намењени решавању неких матричних једначина и израчунавању уопштених инверза константних матрица. Анализира се повезаност GNN и ZNN динамичких система са методама нелинеарне оптимизације.
Напомена: Регистрациона форма за учешће на Семинару је доступна на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/wnz6oyxsQsy29LfJA/MjQ__eH607WeAL9X7IFtUI98xdQQgVkp-ljiEKPPfXr
Уколико желите само да пратите предавање без могућности активног учешћа, пренос је доступан на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So