Trong chương này, tác giả đã trình bày tổng quan về mạng nơron nhân tạo; mạng nơron tế bào; các hướng phát triển cấu trúc; tính ổn định và ứng dụng của CNN Tác giả có một số nhận xét cơ bản về mạng CNN như sau:
a) CNN thuộc lớp mạng phản hồi có sai số ít, do nó có khả năng tự điều chỉnh sai số ngay trong mỗi lớp
b) CNN là mạng có thể ổn định được đảm bảo bằng tiêu chuẩn ổn định đầy đủ Ổn định đầy đủ có cơ sở từ ổn định Lyapunov nhưng thêm điều kiện xác định âm
c) Một số bài báo, công trình phát triển cấu trúc CNN nhưng theo hướng trễ bậc cao, đa biến, mạng nơron lai mờ, khác với hướng bậc cao đa thức của tác giả đặt ra
d) CNN thừa kế các ưu điểm của mạng Hopfield về nhớ mẫu CNN bậc cao dạng đa thức hy vọng sẽ có khả năng nhớ mẫu cao hơn
Liên quan tới chương một, tác giả có bài báo khoa học [A 1] được công bố trong kỷ yếu hội thảo toàn quốc về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-2016 Những vấn đề nêu ra trong chương một là sở cứ cho hướng nghiên cứu được trình bày trong chương hai và chương ba của luận án
CHƯƠNG 2
PHÁT TRIỂN CẤU TRÚC VÀ PHÂN TÍCH ỔN ĐỊNH CỦA MẠNG NƠRON TẾ BÀO BẬC CAO
Chương hai kế thừa kết quả từ CNN chuẩn để phát triển thành CNN bậc cao Đầu tiên, tác giả phát triển từ CNN chuẩn thành CNN bậc hai và đề xuất hàm E(t) làm cơ sở chứng minh mạng đó ổn định Sau khi có kết quả, tác giả sử dụng phương pháp quy nạp với cùng các nội dung đó cho mạng bậc cao tổng quát Cuối cùng tác giả tiến hành mô phỏng và kiểm chứng tính ổn định CNN bậc hai trên Matlab để kiểm chứng kết quả nghiên cứu