MẠNG NƠRON LAN TRUYỀN NGƯỢC

• Ứng dụng thực nghiệm đầu tiên của các nơron nhân tạo có được vào cuối những năm 50 cùng với phát minh của mạng nhận thức (perceptron network) và luật học tương ứng -5- bởi Frank Rosenblatt. Mạng này có khả năng nhận dạng các mẫu. Điều này đã mở ra rất nhiều hy vọng cho việc ng[r]

Mạng đa lớp thuật toán lan truyền ngược

đối với phần lớn các bài toán cụ thể, chỉ cần sử dụng một lớp ẩn cho mạng là đủ. Các bài toán sử dụng hai lớp ẩn hiếm khi xảy ra trong thực tế. Thậm chí đối với các bài toán cần sử -20- dụng nhiều hơn một lớp ẩn thì trong phần lớn các trường hợp trong thực tế, sử dụng chỉ một lớp ẩn cho ta hi[r]

Trong phần mềm này ta thiết kế chương trình nhận dạng sử dụng mạng MLP có 3 lớp lớp vào có 150 nút tương ứng với 250 phần tử vectơ ma trận pixel, lớp ẩn có 600 nơron và lớp ra có 16 nơro[r]

Bộ não có khả năng thực hiện nhiều công việc nhanh hơn nhiều so với các máy tính thông thường. Do cấu trúc song song của mạng nơron sinh học: toàn bộ các nơron hoạt động đồng thời tại một thời điểm.hiện nay, các mạng nơron chủ yếu được thực nghiệm trên các máy t[r]

toán học lan truyền ngược (Back Propagation learning rule) được Rumelhart, Hinton, Williams (1986) đề xuất luyện mạng nơron nhiều lớp. Những năm gần đây, nhiều tác giả đã đề xuất nhiều loại cấu trúc mạng nơron mới. Mang nơron được ứng 5 Số hóa bởi Tr[r]

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Lò ñiện trở nói riêng cũng như ñối tượng nhiệt nói chung thường không cho phép có ñộ quá ñiều chỉnh. Ở ñây chỉ có bộ ñiều khiển mờ - nơron ñảm bảo tốt ñược ñiều ñó, tùy thuộc vào yêu cầu công nghệ trong quá trình sử dụng lò mà ta chọn từng bộ ñiều khiển thích[r]

MỞ ĐẦU

Trong thiết kế điều khiển, khi biết được mô hình toán học của đối tượng điều khiển (gọi tắt là đối tượng) thì ta dễ dàng có thể thiết kế được một bộ điều khiển để thu được đáp ứng của hệ thống theo mong muốn, đồng thời cũng đảm bảo được tính ổn định, bền vững của hệ thống. Tuy nhiên, không p[r]

Các unit chỉ xử lý trên bộ dữ liệu của riêng nó và trên các đầu vào được đưa tới thông qua các liên kết. hạn chế của các phép xử lý cục bộ này là nó thường ở trạng thái nghỉ trong suốt quá trình học.Một số mạng neural là các mô hình mạng neural sinh học, một số thì không, nhưng từ trước tới n[r]

MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN 1
MỤC LỤC 2
DANH MỤC HÌNH SỬ DỤNG TRONG ĐỀ TÀI 4
TỔNG QUAN 6
CHƯƠNG I: KHẢO SÁT HỆ THỐNG 11
I. Khảo sát sơ bộ 11
1. Nhiệm vụ cơ bản 11
2. Cơ cấu tổ chức và sự phân công trách nhiệm 11
3. Quy trình xử lý 12
4. Quy tắc quản lý 13
5. Mẫu biểu 14
II. Mô hình tiến trình nghiệp vụ hệ th[r]

gồm có: Một mô hình tham chiếu dùng để đònh hướng điều khiển; Một mạng nơron nhận dạng dùng để nhận dạng đối tượng điều khiển thông qua giải thuật huấn luyện lan truyền ngược để tự điều chỉnh các thông số của mạng; Một mạng nơron điều khiển dùng để đi[r]

về lý thuyết và đã chuyển sang giai đoạn ứng dụng. Nó có ý nghĩa trong mọi lĩnh vực của công nghiệp và giao thông vận tải. Nó làm thay đổi rõ rệt chất lượng của các hệ thống, không những cho phép đảm bảo khả năng vận hành, mà còn khả năng kiểm soát hệ thống trong cả trong trường hợp có sự cố. Trong[r]

Việc sử dụng định lý Kolmogorov để biểu diễn chính xác hàm liên tục và đƣa ra sơ đồ mạng nơron tƣơng ứng đã đƣợc Hecht - Nielsen và Lorentz công bố[20], [21], [22]. Mạng nơron là một trong những công cụ nhận dạng tốt nhất vì các đặc trƣng sau: Khả năng học từ kinh nghiệm[r]

gồm có: Một mô hình tham chiếu dùng để đònh hướng điều khiển; Một mạng nơron nhận dạng dùng để nhận dạng đối tượng điều khiển thông qua giải thuật huấn luyện lan truyền ngược để tự điều chỉnh các thông số của mạng; Một mạng nơron điều khiển dùng để đi[r]

gồm có: Một mô hình tham chiếu dùng để đònh hướng điều khiển; Một mạng nơron nhận dạng dùng để nhận dạng đối tượng điều khiển thông qua giải thuật huấn luyện lan truyền ngược để tự điều chỉnh các thông số của mạng; Một mạng nơron điều khiển dùng để đi[r]

-5- bởi Frank Rosenblatt. Mạng này có khả năng nhận dạng các mẫu. Điều này đã mở ra rất nhiều hy vọng cho việc nghiên cứu mạng nơron. Tuy nhiên nó có hạn chế là chỉ có thể giải quyết một số lớp hữu hạn các bài toán. • Cùng thời gian đó, Bernard Widrow và Ted Hoff đã đưa ra một t[r]

2. Xác định các bảng dữ liệu phục vụ nhu cầu bảo mật 483. Mô hình dữ liệu của hệ thống 50CHƯƠNG IV. MẠNG NƠRON VÀ DỰ BÁO DỮ LIỆU 51I. Các khái niệm cơ bản về mạng nơron 521. Sơ lược về mạng nơron 522. Đơn vị xử lý 553. Hàm xử lý 564. Phân loại mạng 58[r]

MỞ ĐẦU

Trong thiết kế điều khiển, khi biết được mô hình toán học của đối tượng điều khiển (gọi tắt là đối tượng) thì ta dễ dàng có thể thiết kế được một bộ điều khiển để thu được đáp ứng của hệ thống theo mong muốn, đồng thời cũng đảm bảo được tính ổn định, bền vững của hệ thống. Tuy nhiên, không p[r]

Các vấn đề chủ yếu cần giải quyết khi xây dựng mạng Nơron truyền thẳng lan truyền ngược dự báo kết quả học tập là: _Ti_ề_n x_ử_ lý d_ữ_ li_ệ_u _ TRANG 15 o Phương thức chuẩn hĩa dữ liệu:[r]

được tính tổng quát bởi vì kỹ thuật cơ bản trong lan truyền ngược là cập nhật trọng số theohướng giảm gradient.Một mạng lan truyền tổng quát là mạng có n (n > 2) lớp: Lớp thứ nhất gọi là lớp vào, lớpthứ n là lớp ra, và (n-2) là lớp ẩn. Trong mạng l[r]