Ανάπτυξη και θεμελίωση μεθόδων για αξιόπιστους νευρωνικούς υπολογισμούς

Περίληψη

Το αντικείμενο της διδακτορικής διατριβής αϕορά στην ανάπτυξη και στη θεμελίωση μεθόδων για αξιόπιστους νευρωνικούς υπολογισμούς. Ένα σημαντικό τμήμα της διατριβής είναι αφιερωμένο στη μαθηματική θεμελίωση των μεθόδων. Ειδικότερα, η διατριβή εστιάζει στη διαχείριση της αβεβαιότητας που είναι σύμϕυτη με την επεξεργασία των δεδομένων δηλαδή με τους αλγορίθμους επεξεργασίας. Τα ζητήματα που αναδεικνύουν και χαρακτηρίζουν την αβεβαιότητα σε επίπεδο επεξεργασίας των δεδομένων σχετίζονται με τις αρχικές και τις οριακές τιμές των αλγορίθμων, τη σθεναρότητα των αλγορίθμων σε σϕάλματα των υπολογισμών ή των δεδομένων, την πληθώρα των ευρετικών που υποκαθιστούν τη μαθηματική μοντελοποίηση άγνωστων παραμέτρων κλπ. Για τη μοντελοποίηση και την επίλυση ζητημάτων, όπως τα ανωτέρω, χρησιμοποιήθηκαν κύρια οι έννοιες και οι μέθοδοι της Ανάλυσης Διαστημάτων καθώς και μαθηματικές προσεγγίσεις όπως η ολική βελτιστοποίηση και η μηδενική στάθμη διανυσμάτων. Επί πλέον, αξιοποιήθηκαν κάποιες τεχνικές ομαδοποίη ...
περισσότερα

Περίληψη σε άλλη γλώσσα

This dissertation deals with the development of methods and algorithms offering reliable neural computation. An important part of the research has focused on providing the necessary theoretical basis for these developments. More specifically, research in this thesis focuses on handling uncertainty issues inherent in the data processing, that is, the algorithms used in neural computing. The questions that highlight and qualify the uncertainty in the data processing level are related to matters such as, the initial and boundary values of the algorithms, the robustness of the algorithms against computation or data errors, the multitude of heuristics which substitute mathematical modeling of unknown parameters etc. For modeling and resolving issues such as the above, we, mainly, adopted concepts and methods of Interval Analysis. We also used mathematical approaches such as global optimization and the zero norm of a vector. For specific analysis purposes we used clustering and data mining t ...
περισσότερα

Όλα τα τεκμήρια στο ΕΑΔΔ προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.

DOI
10.12681/eadd/38490
Διεύθυνση Handle
http://hdl.handle.net/10442/hedi/38490
ND
38490
Εναλλακτικός τίτλος
Development and foundation of methods for reliable neural computation
Συγγραφέας
Αδάμ, Σταύρος του Παναγιώτης
Ημερομηνία
2016
Ίδρυμα
Πανεπιστήμιο Πατρών. Σχολή Θετικών Επιστημών. Τμήμα Μαθηματικών
Εξεταστική επιτροπή
Βραχάτης Μιχαήλ
Μαγουλάς Γεώργιος
Καρράς Δημήτριος
Επιστημονικό πεδίο
Φυσικές ΕπιστήμεςΜαθηματικά
Φυσικές ΕπιστήμεςΕπιστήμη Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορική
Λέξεις-κλειδιά
Νευρωνικοί υπολογισμοί; Υπολογιστική νοημοσύνη; Αλγόριθμοι; Αξιόπιστοι αλγόριθμοι και υπολογισμοί; Ανάλυση διαστημάτων; Νοημοσύνη σμήνους; Νευρωνικά δίκτυα; Ομαδοποίηση δεδομένων; Δίκτυα Kohonen; Πολυστρωματικά δίκτυα perceptron; Αρχικοποίηση συναπτικών βαρών; Διευθέτηση πολυπλοκότητας; Μηδενική στάθμη; Καθολική βελτιστοποίηση; ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ; Αντιστροφή νευρωνικών δικτύων; Στατιστική ανάλυση δεδομένων
Χώρα
Ελλάδα
Γλώσσα
Ελληνικά
Άλλα στοιχεία
250 σ., πιν., σχημ., γραφ., ευρ.
Στατιστικά χρήσης
ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Google Analytics.
ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη.
Πηγή: Google Analytics.
ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Σχετικές εγγραφές (με βάση τις επισκέψεις των χρηστών)