intTypePromotion=1
ADSENSE

Bài giảng Học máy (IT 4862): Chương 4.4 - Nguyễn Nhật Quang

Chia sẻ: Ti Vu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:68

23
lượt xem
1
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Mạng nơron nhân tạo - Artificial neural network). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Giới thiệu mạng nơron nhân tạo, các ứng dụng điển hình, cấu trúc và hoạt động của một nơron nhân tạo, đầu vào và tổng kết dịch chuyển, hàm tác động - Giới hạn cứng, logic ngưỡng, kiến trúc mạng,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Học máy (IT 4862): Chương 4.4 - Nguyễn Nhật Quang

Học Máy<br /> (IT 4862)<br /> <br /> Nguyễn<br /> ễ Nhật<br /> hậ Quang<br /> quangnn-fit@mail.hut.edu.vn<br /> <br /> Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội<br /> Viện Công nghệ thông tin và truyền thông<br /> Năm học 2011-2012<br /> <br /> Nội dung<br /> d<br /> môn<br /> ô học:<br /> h<br /> „<br /> <br /> Giới thiệu chung<br /> g<br /> <br /> „<br /> <br /> Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy<br /> <br /> „<br /> <br /> Các phương pháp học dựa trên xác suất<br /> <br /> „<br /> <br /> Các phương pháp học có giám sát<br /> „<br /> <br /> Học mạng nơron nhân tạo (Artificial neural network)<br /> <br /> „<br /> <br /> Các phương pháp học không giám sát<br /> <br /> „<br /> <br /> L cộng<br /> Lọc<br /> ộ tác<br /> tá<br /> <br /> „<br /> <br /> Học tăng cường<br /> Học Máy – IT 4862<br /> <br /> 2<br /> <br /> Mạng nơ-ron nhân tạo – Giới thiệu (1)<br /> „<br /> <br /> Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial neural network – ANN)<br /> ‰<br /> ‰<br /> <br /> „<br /> <br /> „<br /> <br /> Mô phỏng các hệ thống nơ-ron sinh học (các bộ não con người)<br /> ANN là một cấu trúc (structure/network) được tạo nên bởi một số<br /> lượng các nơ-ron (artificial neurons) liên kết với nhau<br /> <br /> Mỗi nơ-ron<br /> ‰<br /> <br /> Có một đặc tính vào/ra<br /> <br /> ‰<br /> <br /> Th hiệ<br /> Thực<br /> hiện một<br /> ột tính<br /> tí h toán<br /> t á cục bộ ((một<br /> ột hàm<br /> hà cục bộ)<br /> <br /> Giá trị đầu ra của một nơ-ron được xác định bởi<br /> ‰<br /> <br /> Đặc tính vào/ra của nó<br /> <br /> ‰<br /> <br /> Các liên kết của nó với các nơ-ron khác<br /> <br /> ‰<br /> <br /> (Có thể) các đầu vào bổ sung<br /> Học Máy – IT 4862<br /> <br /> 3<br /> <br /> Mạng nơ-ron nhân tạo – Giới thiệu (2)<br /> „<br /> <br /> ANN có thể được xem như một cấu trúc xử lý thông tin một<br /> cách p<br /> phân tán và song<br /> g song<br /> g ở mức cao<br /> <br /> „<br /> <br /> ANN có khả năng học (learn), nhớ lại (recall), và khái quát hóa<br /> (generalize) từ các dữ liệu học –bằng cách gán và điều chỉnh<br /> (thích nghi) các giá trị trọng số<br /> ố (mức độ quan trọng) của các<br /> liên kết giữa các nơ-ron<br /> <br /> „<br /> <br /> Chứ năng<br /> Chức<br /> ă (hà<br /> (hàm mục tiê<br /> tiêu)) của<br /> ủ một<br /> ột ANN đ<br /> được xác<br /> á đị<br /> định<br /> h bởi<br /> ‰<br /> <br /> Kiến trúc (topology) của mạng nơ-ron<br /> <br /> ‰<br /> <br /> Đặc tính vào/ra của mỗi nơ<br /> nơ-ron<br /> ron<br /> <br /> ‰<br /> <br /> Chiến lược học (huấn luyện)<br /> <br /> ‰<br /> <br /> Dữ liệu<br /> ệ học<br /> ọ<br /> Học Máy – IT 4862<br /> <br /> 4<br /> <br /> ANN – Các ứng dụng điển hình (1)<br /> „<br /> <br /> Xử lý ảnh và Computer vision<br /> ‰<br /> <br /> „<br /> <br /> Xử lý tín hiệu<br /> ‰<br /> <br /> „<br /> <br /> Ví dụ:<br /> d Phâ<br /> Phân tí<br /> tích<br /> h tí<br /> tín hiệu<br /> hiệ và<br /> à hì<br /> hình<br /> h thái đị<br /> địa chấn,<br /> hấ động<br /> độ đất<br /> <br /> Nhận dạng mẫu<br /> ‰<br /> <br /> „<br /> <br /> Ví dụ: So khớp,<br /> khớp tiền xử lý,<br /> lý phân đoạn và phân tích ảnh,<br /> ảnh computer vision,<br /> vision<br /> nén ảnh, xử lý và hiểu các ảnh thay đổi theo thời gian<br /> <br /> Ví dụ: Trích chọn thuộc tính, phân loại và phân tích tín hiệu ra-đa,<br /> ra đa, nhận<br /> dạng và hiểu giọng nói, nhận dạng dấu vân tay, nhận dạng ký tự (chữ<br /> hoặc số), nhận dạng mặt người, và phân tích chữ viết tay<br /> <br /> Y tế<br /> ‰<br /> <br /> Ví dụ: Phân tích và hiểu tín hiệu điện tim, chẩn đoán các loại bệnh, và xử<br /> lý các ảnh trong lĩnh vực y tế<br /> <br /> Học Máy – IT 4862<br /> <br /> 5<br /> <br />
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2