Katedra za elektronsko poslovanje Univerzitet u Beogradu, Fakultet organizacionih nauka
Datum i vreme: Utorak, 12.12.2023. u 14:15
Predavač: Predrag Stanimirović, Prirodno-matematički fakultet, Niš
Lokacija: Pariske Komune bb, Niš i Online
Tema predavanja: Rekurentne neuronske mreže u numeričkoj linearnoj algebri
Opis predavanja: Rekurentne neuronske mreže (RNN) predstavljaju klase neuronskih mreža koje omogućavaju da izlaz određenih čvorova utiče na buduće vrednosti ulaza tih istih čvorova. Predavanje se fokusira na RNN za rešavanje nula u matričnim jednačinama.
RNN modeli su dinamički sistemi zasnovani na nelinearnoj optimizaciji, a mogu se klasifikovati u dve osnovne grupe:
• Gradijentne neuronske mreže (GNN) i
• Zhang neuronske mreže (ZNN).
ZNN, predložene 2001. godine, su ključne za rešavanje vremenski promenljivih problema, a njihova dinamika proizilazi iz izbora odgovarajuće funkcije praćenja grešaka (error function), koja je poznata kao Zhang funkcija (ZF).
U okviru predavanja biće prikazane neke specifične ZF, istraživaće se konvergencija ZNN dinamičkih sistema, biće predstavljeni i analizirani GNN dinamički sistemi i analiziraće se povezanost GNN i ZNN dinamičkih sistema sa metodama nelinearne optimizacije.
Predavanje organizuju: Matematički institut SANU, Fakultet organizacionih nauka i IEEE Computer Society Serbia and Montenegro Chapter zajedno sa Seminarom Odlučivanje – teorija, tehnologija i praksa.
