【学术报告】人工智能专题学术报告
报告时间：2023年9月14日（星期四）15:00-16:30
报告地点：N6-312
报告题目：Weak and Strong Convergence Analysis of Elman Neural Networks via Weight Decay Regularization（带有权重衰减正则项的Elman神经网络的收敛性分析）
报 告 人：周莉
报告摘要：人工神经网络是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统，按其神经元连接方式的不同，粗略分为前馈神经网络和递归神经网络。本报告主要主要介绍Elma神经网络及基于梯度学习算法的收敛性分析。Elman神经网络作为递归神经经典模型之一，既保留了全递归神经网络的动态特性，又因其“局部递归，全局向前”的特性，使其更适用于非线性系统实时控制，在分类、预测、函数逼近、回归及带有时间序列的数据处理上均有广泛应用。
报告人简介：周莉，女，28岁，湖北文理学院理工学院讲师。曾获中国数学建模网络挑战赛全国一阶段一等奖。参与多篇SCI论文写作及发表，主要致力于Elman1神经网络的研究，在Optimization以第一作者发表Weak and Strong Convergence Analysis of Elman Neural Networks via Weight Decay Regularization.一文已成为高被引论文。是复数值神经网络结构稀疏化学习算法研究项目的主要参与人之一。
