ĐỀ CƯƠNG ÔN TẬP HỌC PHẦN MẠNG NƠRON NHÂN TẠO

MỞ ĐẦU
Kỹ thuật học sâu (deep learning) là tập con của lĩnh vực học máy (Machine learning) cụ thể là mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN). Trong những năm gần đây, kỹ thuật học sâu đã được ứng dụng trên nhiều lĩnh vực như: xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Lan[r]

_Sơ đồ 1a: Mô hình minh họa mạng BBNs _ _[3]_ _Sơ đồ 1b: Mô hình minh họa mạng BBNs _ _[3]_ Cùng với các lý thuyết khác như lôgic mờ _Fuzzy Logic_, mạng nơron nhân tạo _Artificial Neural[r]

Đề cương ôn tập Học phần triết học Mác -lê nin

TRANG 7 _Mạng nơron nhân tạo_ sau đó được huấn luyện bằng một trong các thuật toán học có giám sát ví dụ backpropagation, sử dụng các dữ liệu để điều chỉnh trọng số và ngưỡng của mạng sa[r]

Mạng nơron nhân tạo, Artificaial Neural Network (ANN) gọi tắt là mạng nơron (neural network), là mô hình xử lý thông tin phỏng theo cách thức xử lý thông tin của các hệ nơron sinh học. Nó được tạo nên từ một số lượng lớn các phần tử (gọi là phần tử xử lý hay nơron) kết nối với nhau thông qua các liê[r]

Mạng nơron nhân tạo được biết đến như một giải pháp tốt cho vấn đề này. Ban đầu, khái niệm “Nơron nhân tạo” được biết đến lần đầu vào khoảng đầu thế kỷ 20 trong nỗ lực của con người nhằm chế tạo ra các bộ máy có khả năng suy nghĩ và học hỏi như loài người bằng việc mô phỏng mạng nơron sinh học trong[r]

Cấu trúc mô hình lớp đối tượng phi tuyến có trễ_ - Sử dụng mạng nơron nhân tạo RBF là mạng đơn giản, dễ huấn luyện để nhận dạng trực tuyến thành phần phi tuyến bất định của đối tượng; - [r]

[r]

Giới thiệu về mạng nơron nhân tạo
Mạng nơron hay mạng nơron nhân tạo là sự tái tạo bằng kỹ thuật những chức năng của hệ thần kinh con người. Trong quá trình tái tạo không phải tất cả các chức năng của bộ não con người có đều được tái tạo, m[r]

Xác định đồng thời một số ion kim loại bằng phương pháp trắc quang sử dụng thuật toán mạng nơron nhân tạo kết hợp hồi quy thành phần chính (PCR-ANN).

Xác định đồng thời một số ion kim loại bằng phương pháp trắc quang sử dụng thuật toán mạng nơron nhân tạo kết hợp hồi quy thành phần chính (PCR-ANN).

Bài báo này trình bày thuật toán nhận dạng biển số xe ô tô dùng mạng Nơron nhân tạo. Ngoài ra, thuật toán còn ứng dụng phương pháp hình chiếu để tìm ra vùng chứa biển số, thuật toán đánh nhãn để phân đoạn ký tự. Riêng trong phần nhận dạng ký tự, nhằm nâng cao hiệu suất đã đề xuất thêm bước phân loại[r]

+ Tra cứu kết quả: tra cứu trên bản đồ topo mạng nơ ron để đưa ra giá trị cần nhận dạng.
Kết luận
Trên đây là 1 nghiên cứu và thử nghiệm sử dụng phương pháp mã dự đoán tuyến tính để phân tích tín hiệu, sử dụng mạng nơ ron lan truyền ngược hướng với lớp mạng tự tổ chức Kohonen để tích luỹ tri[r]

5.3 Mạng truyền thẳng và thuật toán lan truyền ngược
 Một mạng truyền thẳng nhiều lớp bao gồm một lớp vào, một lớp ra và một hoặc nhiều lớp ẩn. Các nơron đầu vào thực chất không phải các nơron theo đúng nghĩa, bởi lẽ chúng không thực hiện bất kỳ mộ[r]

[r]

Mạng nơron nhân tạo, gọi tắt là mạng nơron là một mô hình toán học được xây dựng dựa trên cơ sở các mạng nơron sinh học gồm một số lượng lớn các phần tử (gọi là nơron) kết nối với nha[r]

TRANG 7 _Mạng nơron nhân tạo_ sau đó được huấn luyện bằng một trong các thuật toán học có giám sát ví dụ backpropagation, sử dụng các dữ liệu để điều chỉnh trọng số và ngưỡng của mạng sa[r]

[r]

Cùng với các lý thuyết khác như lôgic mờ ( Fuzzy Logic ), mạng nơron nhân tạo ( Artificial Neural Networks - ANNs ), thuật toán gen ( Genitic Algorithrs - GAs )…, BBNs là phương pháp chủ yếu dựa trên xác suất có điều kiện để dự báo ( prediction ) hoặc chuẩn đoán ([r]

truy ền thẳng có cấu trúc lớn hơn. Nó khắc phục được giả thiết truyền thống của m ạng nơron là coi mạng có số nơron đủ lớn. Gồm 2 loại:
1.6.2.1. M ạng hồi quy không hoàn toàn (Partially Recurrent Networks).
Là m ạng đó dựa trên cơ sở mạng lan truyền ngược (Back -[r]