报告题目: 递归神经网络的多稳定性及其在计算机视觉中的应用
报告时间：2015年4月14日（星期二）13：30
报告地点：健B111
报告人：黄玉娇
报告人简介：黄玉娇博士，2014年5月毕业于东北大学，获工学博士学位。主要从事递归神经网络的动态特性、联想记忆、计算机视觉等方向的研究。曾主持中央高校基本科研业务费项目研究生创新项目，参与多项国家自然科学基金项目的研究工作。在国内外知名学术期刊和重要国际学术会议上发表论文10余篇，其中被SCI收录6篇，EI收录5篇。

报告内容简介：题目: 递归神经网络的多稳定性及其在计算机视觉中的应用

摘要: 人工神经网络凭借并行计算能力、非线性映射和自适应能力等优势，在图像处理、联想记忆等领域中得到了广泛的应用。本次报告主要内容如下：
    一、介绍利用递归神经网络的多重稳定性理论实现图像处理功能的基本思想。
    二、重点分析几类递归神经网络具有多重稳定吸引子的判别条件，分析稳定吸引子的吸引域范围，以及时间延迟对稳定吸引子的吸引域范围的影响。递归神经网络中稳定吸引子的数目以及吸引域范围直接决定了图像处理、联想记忆等应用中的存储容量及识别能力。报告还将展示运用递归神经网络多重稳定性的理论结果进行图像识别的应用实例。
    三、为了减少计算负担，本次报告针对低维递归神经网络如何实现具有更多稳定吸引子的前景进行了展望。