Bài giảng Cơ sở hệ mờ và mạng nơ ron

Tài liệu này giới thiệu các kiến thức cơ bản về hệ mờ và mạng nơ-ron, được biên soạn bởi Ts. Nguyễn H. Nam thuộc Bộ môn Điều khiển tự động, Viện Điện, Đại học Bách khoa Hà Nội.

Tài liệu hướng đến sinh viên, nghiên cứu sinh và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực điều khiển tự động, kỹ thuật điện, khoa học máy tính và các ngành liên quan, những người quan tâm đến lý thuyết và ứng dụng của hệ mờ, mạng nơ-ron và học sâu.

Tài liệu cung cấp một cái nhìn tổng quan sâu rộng về cơ sở lý thuyết và ứng dụng của hệ mờ và mạng nơ-ron. Phần hệ mờ trình bày chi tiết về tập mờ, bao gồm lịch sử phát triển, các phép toán cơ bản (giao, hợp, bù) và đa dạng các hàm liên thuộc (hình tam giác, hình thang, hàm chuông, hàm Gauss, hàm sigmoid, hàm Z, S, Pi). Tài liệu tiếp tục với biến ngôn ngữ, luật hợp thành mờ và các phương pháp suy luận mờ (Mamdani, Larsen), cùng với các kỹ thuật giải mờ phổ biến như phương pháp cực đại, trọng tâm và đường phân tích. Phần mạng nơ-ron nhân tạo đi sâu vào lịch sử phát triển, cấu trúc nơ-ron sinh học và nhân tạo, các loại mạng (perceptron, mạng nhiều lớp, mạng hồi quy, mạng RBF) và các hàm truyền khác nhau. Các phương pháp huấn luyện mạng nơ-ron, đặc biệt là thuật toán lan truyền ngược và phương pháp gradient ngẫu nhiên, cũng được giải thích. Cuối cùng, tài liệu giới thiệu khái niệm học sâu, các lớp mạng sâu cơ bản (lớp tích chập, chuẩn hóa, ReLU, pooling, softmax, fully connected) và minh họa ứng dụng trong nhận dạng chữ số viết tay, cung cấp nền tảng vững chắc cho việc nghiên cứu và ứng dụng các hệ thống thông minh.