N
g
u
y
ễn Côn
g
Phươn
g
gy g g
Mạng nơron
và ứng dụng trong x
ử
lý tín hiệu
Giớithiệu
Nội dun
g
•
Giới
thiệu
Giới
thiệu
•Cácmạng nơron đơngiản dùng cho phân loạimẫu
•
Kết
hợp
•
Kết
hợp
•Cácmạng cạnh tranh
•
Lý
thuyết
cộng
hưởng
thích
nghi
•
Lý
thuyết
cộng
hưởng
thích
nghi
•Mạng lan truyềnngược
Lô í h
ờ
à
ơ
lô í h
ờ
•
Lô
g
í
c
h
m
ờ
v
à
mạng n
ơ
ron
lô
g
í
c
h
m
ờ
•Mộtsốứng dụng trong xửlý tín hiệu
2
Giới thiệu
Tài liệuthamkhảo
•
L.
Fausett
.
Fundamentals of Neural Networks
–
L.
Fausett
.
Fundamentals
of
Neural
Networks
Architectures, Algorithms, and Applications. Prentice
Hall,1994
• J. Freeman, D. Skapura. Neural Networks – Algorithms,
Applications, and Programming Techniques. Addison-
Wesley, 1991
• A. Galushkin. Neural Network Theory. Springer, 2007
• N. Kasabov. Foundations of Neural Networks, Fuzzy
Systems, and Knowledge Engineering. MIT Press, 1998
• https://sites.google.com/site/ncpdhbkhn/
Giới thiệu3
Nội dun
g
•
Giới
thiệu
Giới
thiệu
•Phânloạimạng nơron
•
Thiết
lập
trọng
số
•
Thiết
lập
trọng
số
• Hàm kích hoạt
•
Nơron
MCP
•
Nơron
MCP
4
Giới thiệu
Giớithiệu(1)
•M
ạ
n
g
nơron nhân t
ạ
o
(
MNN
)
: h
ệ
th
ố
n
g
x
ử
l
ý
thôn
g
tin có m
ộ
ts
ố
ạg
ạ
()
ệ
g
ý
g
ộ
tính chấtgiống vớimạng nơron sinh học
•Tínhchất:
ầ
– Thông tin đượcx
ử
lý ở các
p
h
ầ
nt
ử
đơngiảngọilànơron
–Tínhiệulantruyềngiữa các nơron thông qua các kếtnối
–Mỗikếtnốicómộttrọng số(được nhân với tín hiệulantruyền)
–Mỗinơron có một hàm kích hoạt(thường là phi tuyến) tác động lên đầuvào
để tạo thành đầura
•
Đặc
trưng
:
Đặc
trưng
:
–Kiểukếtnốigiữa các nơron (gọilàcấutrúc)
–Phương pháp xác định các trọng số(gọilàthuậttoánhọc/huấnluyện)
– Hàm kích hoạt
Giới thiệu5