Mohamed Lafif TEJ, susținere publică a Tezei de doctorat

Titlul tezei:  “Contribuţii la determinarea arhitecturii reţelelor neuronale”

Comisia de doctorat:

• Președinte: Prof.dr.ing. Marius MARCU  (Politehnica University Timisoara)
• Conducător științific: Prof.dr.ing. Ștefan HOLBAN (Politehnica University Timisoara)
• Referenți:
  • Prof.dr.ing. Cornelia Aurora GYŐRÖDI (Oradea University)
  • Prof.dr.ing.  Alexandru CICORTAȘ  (Vest University of Timisoara)
  • Prof.dr.ing.  Ionel JIAN (Politehnica University Timisoara)

Această teză își propune să creeze o metodă generală pentru determinarea arhitecturii optime a rețelei neuronale folosind tehnici din domeniul extragerii de date (engl. data mining). Extragerea de date este utilizată pentru explorarea unor date de învățare a unei rețele neuronale pentru identificarea tiparelor și stabilirea relațiilor ce pot duce la predicții rezonabile, în legătură cu arhitectura optimă a unei rețele neuronale multistrat. Este prezentată o nouă metodă generală pentru determinarea arhitecturii optime a rețelei neuronale, folosind metoda regresiei liniare. Pornind de la gruparea mulțimii de date utilizate pentru învățarea unei rețele neuronale, putem defini modele de regresie liniară multiplă pentru determinarea arhitecturii unei rețele neuronale. Spre deosebire de alte metode, aceasta este mai flexibilă, relativ la diferite categorii de mulțimi de date. Metoda propusă se adaptează complexității mulțimilor de date de învățare pentru a oferi cele mai bune rezultate, indiferent de dimensiunea și tipul mulțimii de date. Metoda propusă reduce timpul alocat pentru proiectarea rețelei. Această metodă poate face proiectarea mai simplă, mai facilă și accesibilă chiar unui designer nespecializat. Esențial a fost să dezvolt o soluție rapidă (în ceea ce privește învățarea iterațiilor) menținând și o eficiență acceptabilă.