6. Cấu trúc của luận án
3.4 Kết luận chương 3
Dựa trên kết quả nghiên cứu mô hình CNN bậc cao, tác giả đã thử nghiệm bậc hai cho các bài toán điển hình bao gồm:
i) Thử nghiệm CNN bậc hai trong nhận mẫu tương ứng với Y Y1, 2,Y3 và số bit tương ứng là 9 bit và 81 bit cho nhận mẫu đã được học và các mẫu không được học có số bit sai đến 44% để kiểm chứng bộ nhớ CNN bậc cao làm bộ nhớ liên kết.
ii) Thực hiện trên phần cứng FPGA và thử nghiệm cho nuôi trồng, đóng góp gồm có 2 bài báo [Ạ3], [Ạ4] trong công trình khoa học của tác giả.
iii) Thực nghiệm CNN bậc hai với một số các ứng dụng khác, đóng góp gồm 2 bài báo [Ạ5], [Ạ6] trong công trình khoa học của tác giả.
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN ÁN
1. Kết luận
Với mục tiêu nghiên cứu phát triển cấu trúc CNN bậc cao trên cơ sở CNN chuẩn của Leon Ọ Chua [11] và xem xét một số tính chất cơ bản của chúng, luận án đã thực hiện các nội dung nghiên cứu:
Nghiên cứu về CNN và các mô hình phát triển của mạng; phân tích một số hạn chế và giải pháp đã được các nhà nghiên cứu sử dụng để khắc phục, trên cơ sở đó đề xuất cấu trúc CNN bậc cao (đa tương tác) dạng hàm mũ (bậc đa thức). Đây là cơ sở để phát triển các hướng nghiên cứu của luận án. Các đóng góp mới của luận án gồm ba vấn đề:
Đóng góp thứ nhất: Đề xuất mô hình CNN bậc cao hay đa tương tác gồm phương trình mô tả trạng thái, phương trình đầu ra và các giới hạn của mạng.
Đóng góp thứ hai: Chứng minh mô hình mạng bậc cao ổn định đầy đủ thông qua các bổ đề về mặt lý thuyết, và mô phỏng trên Matlab để kiểm nghiệm.
Đóng góp thứ ba, Ứng dụng CNN bậc cao dùng làm bộ nhớ liên kết dựa trên mạng nơron bậc hai (đại diện cho mạng nơron bậc cao).