PHÁT TRIỂN LUẬT HỌC  DÙNG CHO MẠNG NƠ RON TẾ BÀO BẬC CAO VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG XỬ LÝ ẢNH

Dương Đức Anh; Nguyễn Quang Hoan; Nguyễn Hồng Vũ; Nguyễn Tài Tuyên; Nguyễn Quang Trí

doi:10.34238/tnu-jst.8087

PHÁT TRIỂN LUẬT HỌC DÙNG CHO MẠNG NƠ RON TẾ BÀO BẬC CAO VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG XỬ LÝ ẢNH

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 07/06/23 Ngày hoàn thiện: 29/06/23 Ngày đăng: 29/06/23

Các tác giả

1. Dương Đức Anh , Viện nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa
2. Nguyễn Quang Hoan, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
3. Nguyễn Hồng Vũ, Hội Vô tuyến – Điện tử Việt Nam
4. Nguyễn Tài Tuyên, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
5. Nguyễn Quang Trí, Đại học Bách Khoa Hà Nội

Tóm tắt

Mục đích của bài viết này là cải tiến một thuật toán học, được phát triển từ thuật toán học Perceptron hồi quy và thuật toán nhận dạng mẫu (dành cho Mạng nơ ron tế bào bậc cao). Phương pháp nghiên cứu của chúng tôi là phát triển lý thuyết học trong mạng nơ ron tế bào bậc cao và thử nghiệm các thuật toán. Kết quả nghiên cứu là hai thuật toán được cải tiến và bộ trọng số, ảnh xử lý được bằng hai thuật toán đó. Tập hợp các trọng số thu được từ thuật toán đã phát triển (tên là Thuật toán học Perceptron hồi quy bậc hai: SORPLA) có thể được sử dụng làm bộ lọc hoặc hạt nhân cho các vấn đề trong xử lý ảnh. Kết luận của bài báo như sau: Thứ nhất, sửa đổi thuật toán RPLA, bổ sung các mẫu bậc cao A và các mẫu bậc cao B; Thứ hai, cải thiện thuật toán xử lý hình ảnh PyCNN. Ngoài ra, bài báo cũng đề xuất khả năng ứng dụng của SORPLA trong phát hiện biên ảnh bằng cách sử dụng tập các trọng số thu được từ thuật toán đã phát triển cho Mạng nơ ron tế bào bậc cao.

Từ khóa

Mạng nơ ron tế bào; Luật học; Bậc cao; Dò cạnh; Perceptron

Toàn văn:

PDF (English)

Tài liệu tham khảo

[1] Wikipedia, "Cellular neural network," 2023. [Online]. Available: https://en.wikipedia.org/wiki/ Cellular_neural_network. [Accessed June 4, 2023].

[2] A. Slavova, Cellular Neural Networks: Dynamics and Modelling, Springer Dordrecht, 2003.

[3] D. Liang, J. Zhang, S. Jiang, X. Zhang, J. Wu, and Q. Sun, "Mobile Traffic Prediction Based on Densely Connected CNN for Cellular Networks in Highway Scenarios," in Proceedings of the 11th International Conference on Wireless Communications and Signal Processing (WCSP), Xi'an, China, 2019, doi: 10.1109/WCSP.2019.8927980.

[4] C. GuKzelis, S. Karamamut, I0. Genc, "A Recurrent Perceptron Learning Algorithm for Cellular Neural Networks," Springer-Verlag, vol. 51, pp. 296-309, 1999.

[5] A. Aggarwal, "GitHub: Let's build from here," 2014. [Online]. Available: https://github.com/ ankitaggarwal011/PyCNN. [Accessed June 2, 2023].

[6] A. Fülöp and A. Horváth, "Application of Cellular Neural Networks in Semantic Segmentation," in Proceedings of the IEEE International Symposium on Circuits and Systems, Daegu, Korea, 2021, doi: 10.1109/ ISCAS51556.2021.9401249.

[7] L. O. Chua and L. Yang, "Cellular Neural Networks: Theory," IEEE Transactions on Circuits and Systems, vol. 35, no. 10, pp. 1257 - 1272, 1988.

[8] Q. H. Nguyen, T. T. Nguyen, and D. A. Duong, "Achitecture and Stability of the Second – Order Cellular Neural," UTEHY Jounal of Science and Technology, vol. 27, pp. 91-97, 2020.

[9] D. A. Duong, Q. H. Nguyen, T. T. Nguyen, T. V. Q. Lai, and T. D. Hoang, "Development of Recurrent Perceptron Learning Algorithm for Second-Order Cellular Neural Networks," Measurement, Control, and Automation, vol. 3, no. 3, pp. 64-72, 2022.

[10] T. T. Nguyen, "Development of Multi-Interaction Cellular Neural Networks and Applicability," PhD. thesis, Vietnam Research Institute of Electronics, Informatics and Automation, Hanoi, 2022.

[11] T. T. Nguyen, Q. H. Nguyen, and D. A. Duong, "Associative Memory Using Second-Order Cellular Neural Networks," Journal of Science and Technology on Information and Communication, vol. 1, no. 4, pp. 116-121, 2022.

[12] Q. H. Nguyen, "High-Order Hopfield Neural Network Stability and Applicability in Robot Control," PhD. Thesis, Institute Academy of Science and Technology, Hanoi, 1996.

[13] H. Mizutani, "A New Learning Method for Multilayered Cellular Neural Networks," in Proceedings of the Third IEEE International Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, Rome, Italy, 1994, doi: 10.1109/CNNA.1994.381680.

[14] D. A Duong, T. T. Nguyen, T. T. Nguyen, and Q. H. Nguyen, "Modified Perceptron Learning Rule and Application Abilities for Cellular Neural Networks," Scientific Journal of Ha Long Universities, vol. 6, no. 6, pp. 1-7, 2022.

[15] K. Karacs, Gy. Cserey, Á. Zarándy, P. Szolgay, Cs. Rekeczky, L. Kék, and V. Szabó, "Software Library for Cellular Ware Computing Engines, Budapest, Hungary: Cellular Sensory and Wave Computing Laboratory of the Computer and Automation," 2014.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.8087

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ