通识讲座:从神经元、联想记忆神经网络模型到网络学习

发布时间:2020-03-19 供稿:文理学部 分享至:

  主题:从神经元、联想记忆神经网络模型到网络学习

  时间:3月19日 10:00-11:00

  参与方式:线上讲座,可通过“腾讯会议”ID:287344676进入。

  主讲人:刘溥臣

      主讲人简介:

  刘溥臣,2013年12月在美国休斯顿大学获理学博士学位;2014年1月-2018年5月参与休斯顿大学Gile Auchmuty教授的“Steklov特征值与最优化”课题研究;2018年9月加入上海第二工业大学文理学部。研究兴趣:随机神经网络分析、金融数学与统计研究。


  讲座介绍:

  在大脑皮层,多个神经元组成神经网络,神经网络具有自学习和联想记忆甚至更高级的智能。神经网络的记忆功能可借助电子电路模拟实现。通过电子电路模拟生物神经元的主要功能,可以构造人工神经网络。从数学角度而言,神经网络可以用一种微分方程来刻画,会重点提到一类带有边值问题的反应扩散时滞神经网络模型,给出影响网络稳定收敛(记忆)的因素,尤其指出在神经元空间分布中扩散作用和边值条件也是影响记忆的关键因素。

 

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