Bài thu hoạch mạng Nơron pot

Học máy1.1 Khái niệm:  là một ngành khoa học nghiên cứu các thuật toán cho phép máy tính có thể học được các khái niệm concept..  Phân loại: Có hai loại phương pháp học máy chính: 

Nguyễn Phạm Anh Khoa

Thái Hồng Bình Nguyễn Thị Thảo Quyên

GVHD: Th.S KH Nguyễn Thiện Minh

Nội dung trình bày

1 Học Máy (Machine Learning)

2.2 Khái niệm về Nơ-ron (Neuron cell)

2.3 Khái niệm về mạng Nơ-ron nhân tạo (ANN)

2.3.1 Các thành phần bên trong mạng Nơ-ron nhân tạo 2.3.2 Các đặc trưng của một mạng nơ ron

2.3.3 Mô hình Thu thập, Phân tích và Xử lý dữ liệu

3 Tài liệu tham khảo

1 Học máy

1.1 Khái niệm:

 là một ngành khoa học nghiên cứu các thuật toán cho

phép máy tính có thể học được các khái niệm (concept).

 Phân loại: Có hai loại phương pháp học máy chính:

 Các nghành khoa học liên quan:

2.1 Phân loại máy học

 Huấn luyện có giám sát (supervised training)

 Học không có giám sát (tự học) (unsupervised training)

Nhận dạng mẫu (Pattern Recognition)

Ví dụ: Nhận dạng đèn tín hiệu giao thông

Phân loại (Classification)

 Một công ty bảo hiểm muốn phân loại ra những loại đơn mang tính rủi ro cao

 Một công ty trực tuyến muốn hệ thống email được phân loại ra mail nào là spam và non-spam.

Dự báo (Prediction)

 Mạng Nơron áp dụng chung vào những vấn đề dự báo tài chính, dự báo về thời tiết…

Robot giúp việc gia đình

2 Mạng Nơ-ron

2.1 Giới thiệu:

của bộ não con người

có khả năng truyền thông với nhau bằng cách gửi các tín hiệu đến lẫn nhau thông qua các liên kết có trọng số

“lập trình”

2.2 Khái niệm về Nơ-ron (Neuron cell)

Mỗi nơ-ron có 3 phần chính:

Hình: sơ đồ một nơ ron sinh học

Hình: sơ đồ 5 nơ ron liên kết với nhau

2.3 Khái niệm về mạng ANN(Mạng Nơ-ron nhân tạo)

là một mô hình toán học hay mô hình tính toán được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron sinh học Nó gồm có một nhóm các nơ-ron nhân tạo nối với nhau, và xử lý thông tin bằng cách

2.3.1 Kiến trúc của một mạng nơ-ron

 Có nhiều kiểu kiến trúc mạng nơ-ron khác nhau nhưng thông dụng nhất là kiến trúc mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp :

Hình: Mô hình nơ ron đơn giản với nhiều đầu vào và một đầu ra

2.3.2 Các đặc trưng của một mạng nơ ron:

Ngoài các tính chất của một neuron đơn lẻ, một mạng

neuron còn được đặc trưng bởi các tính chất toàn cục như sau:

 Hình thái mạng (network topology)

 Giải thuật học (learning algorithm)

 Sơ đồ mã hóa (encoding schema)

Hình : Các hình thái mạng neuron khác nhau

2.3.3 Mô hình Thu thập, Phân tích và Xử lý dữ liệu

Xác định yêu cầu về dữ liệu

 Dữ liệu nào có liên quan trực tiếp đến bài toán

 Dữ liệu nào có thể không liên quan

Điều chỉnh giá trị về khoảng (0,1) hoặc (-1,1)

Áp dụng một hàm toán học cho các giá trị (chẳng hạn hàm logarit hay bình phương)

Mã hóa các biến số / Trích chọn đặc trưng.

Tùy thuộc vào ứng dụng và quá trình tiền xử lý.

Phân loại

Dự báo,

…

Tài liệu tham khảo

[1] Jeff Heaton – Introduction to neural networks for C#

[2] Wikipedia – Bách khoa toàn thư mở - Học máy

[5] Võ Huỳnh Trâm – Trần Ngân Bình - Đại học Cần Thơ - Giáo Trình Trí

Tuệ Nhân Tạo

[6] Trần Đức Minh – Luận văn thạc sỹ khoa học - Mạng nơ-ron truyền thẳng

và ứng dụng trong dự báo dữ liệu

[7] Gary Lynn – Introcduction to neural networks and neuro solutions

http://www.nddownloads1.com/videos/nns_and_neurosolutions/nns_and_neurosolutions.html

Thank you for pay attention!