Arhitecturi neuro-fuzzy-genetice utilizate in recunoasterea formelor

Inteligenta artificiala este una dintre cele mai noi si mai provocatoare directii de cercetare apartinand domeniului informaticii si are ca obiectiv central dezvoltarea unor sisteme (artificiale) inzestrate cu anumite proprietati (abilitati) care in mod traditional sunt asimilate inteligentei umane (mai concret, creierului uman), si anume: intelegerea limbajului, capacitatea de invatare, rationamentul, capacitatea de generalizare, capacitatea de a rezolva anumite sarcini etc.
Avand ca punct de referinta acest aspect, imbunatatirea performantelor unei retele neuronale standard prin actiunea directa asupra arhitecturii acesteia presupune in principiu, determinarea si optimizarea acelor mecanisme de interactiune capabile sa conduca la obtinerea unor structuri conexioniste robuste ca si nivel de performanta. Suplimentar, aceste mecanisme pot fi divizate in urmatoarele doua directii de actiune majore, si anume: la nivelul conectivitatii retelelor neuronale si, respectiv, la nivelul algoritmilor de instruire neuronali.
Avand ca obiectiv definitoriu studiul arhitecturilor neuro-fuzzy-genetice cu aplicabilitate in recunoasterea formelor atat din perspectiva teoretica cat si aplicativa, lucrarea de fata este organizata sub forma a trei capitole.

REVIEW-URI