Luaän aùn Cao hoïc
Chöông 2 - Maïng neuron nhaân taïo
2.1
2
2
M
Ma
aïïn
ng
g
n
ne
eu
ur
ro
on
n
N
Nh
ha
aâân
n
t
ta
aïïo
o
N
No
oääi
i
D
Du
un
ng
g
2.1 Lòch söû phaùt trieån vaø caùc öùng duïng cuûa maïng Neuron...............................2.2
2.2 Boä naõo ngöôøi vaø Neuron sinh hoïc ................................................................2.5
2.3 Moâ hình Neuron nhaân taïo ............................................................................2.8
2.3.1 Moâ hình neuron 1 ngoõ vaøo............................................................................... 2.8
2.3.2 Moâ hình neuron nhieàu ngoõ vaøo ..................................................................... 2.11
2.4 Maïng Neuron ...............................................................................................2.11
2.4.1 Phaân loaïi maïng neuron ................................................................................. 2.11
2.4.2 Maïng neuron 1 lôùp ......................................................................................... 2.12
2.4.3 Maïng neuron nhieàu lôùp.................................................................................. 2.13
2.5 Huaán luyeän maïng ........................................................................................2.15
2.5.1 Hoïc coù giaùm saùt .............................................................................................. 2.15
2.5.2 Hoïc khoâng giaùm saùt ....................................................................................... 2.15
2.5.3 Hoïc taêng cöôøng............................................................................................... 2.18
2.6 Moät soá Giaûi thuaät huaán luyeän thoâng duïng.................................................2.20
2.6.1 Giaûi thuaät gradient descent ............................................................................ 2.22
2.6.2 Giaûi thuaät gradient descent with momentum ................................................ 2.24
2.6.3 Giaûi thuaät gradient descent with adaptive learning rate............................... 2.25
2.6.4 Giaûi thuaät gradient descent with momentum & adaptive lr.......................... 2.26
2.6.5 Giaûi thuaät truyeàn ngöôïc Resilient.................................................................. 2.27
2.6.6 Giaûi thuaät BFGS Quasi-Newton .................................................................... 2.28
2.6.7 Giaûi thuaät Levenberg-Marquardt................................................................... 2.29
2.6.8 So saùnh caùc giaûi thuaät.................................................................................... 2.30
2.7 Qui trình thieát keá maïng Neuron öùng duïng.................................................2.32
2.8 Vaøi kyõ thuaät phuï trôï.....................................................................................2.33
2.8.1 Tieàn xöû lyù döõ lieäu............................................................................................ 2.33
2.8.2 Khaû naêng toång quaùt hoùa cuûa maïng............................................................... 2.35
2.8.3 Kích thöôùc toái öu cuûa maïng........................................................................... 2.36
2.9 Toùm taét .........................................................................................................2.38
Taøi lieäu tham khaûo chöông 2 ............................................................................2.39
2
Luaän aùn Cao hoïc
Chöông 2 - Maïng neuron nhaân taïo
2.2
2.1 Lòch söû phaùt trieån vaø Caùc öùng duïng cuûa maïng Neuron
Lòch söû phaùt trieån cuûa maïng neuron ñöôïc toùm taét nhö hình 2.1, [1].
Naêm 1890, nhaø taâm lyù hoïc William James ñaõ ñöa ra nhaän xeùt: Khi hai
quaù trình cô baûn cuûa boä naõo taùc ñoäng laãn nhau hoaëc xaûy ra laàn löôït thì moät
trong chuùng seõ truyeàn kích thích ñeán quaù trình coøn laïi.
Naêm 1936, Alan Turing laø ngöôøi ñaàu tieân söû duïng boä naõo nhö moät moâ
hình xöû lyù thoâng tin. Naêm 1943, Warren McCulloch vaø Walter Pitts ñaõ ñeà xuaát
caùch thöùc hoaït ñoäng cuûa caùc neuron, hoï ñaõ taïo ra moät maïng neuron ñôn giaûn
baèng caùc maïch ñieän. Töø ñoù caùc nhaø khoa hoïc lao vaøo nghieân cöùu cheá taïo caùc
boä maùy thoâng minh.
Hình 2.1 Lòch söû phaùt trieån cuûa maïng neuron
Naêm 1949, Donald Hebb ñeà xuaát moät giaûi thuaät huaán luyeän maïng neuron
raát noåi tieáng, maø ngaøy nay noù vaãn coøn ñöôïc söû duïng.
Thaäp nieân 50 laø thôøi kyø maø maïng neuron phaùt trieån caû phaàn cöùng laãn
phaàn meàm. Nathaniel Rochester vaø moät soá ngöôøi khaùc töø caùc phoøng thí nghieäm
cuûa IBM ñaõ xaây döïng phaàn meàm moâ phoûng maïng neuron döïa treân giaûi thuaät
cuûa Hebb.
Cuoái 1980s -nay: ÖÙng duïng trong nhieàu lónh vöïc
1982: Maïng Hopfield 1 lôùp, caùc nghieân cöùu ñöôïc tieáp tuïc
1970s: Caùc nghieân cöùu ñoät nhieân laéng dòu
1969: Caùc baøi baùo cuûa Minsky & Papert, Perceptrons
Cuoái 50s-60s: Nhieàu noå löïc, AI & Neural Computing Fields ñöôïc
thaønh laäp
1956: Dartmouth Summer Research Project
1950s: Phaàn meàm phaùt trieån maïnh
1949: Giaûi thuaät huaán luyeän cuûa Donald Hebb
1943: Mcculloch & Pitts coâng boá veà moâ hình neuron ñôn giaûn
1936: Turing duøng boä naõo nhö moâ hình xöû lyù thoâng tin
1890: Khaùi nieäm cuûa William James.
2
Luaän aùn Cao hoïc
Chöông 2 - Maïng neuron nhaân taïo
2.3
Naêm 1957, Frank Rosenblatt baét ñaàu nghieân cöùu veà maïng Perceptron vaø
ñaõ thaønh coâng trong vieäc thieát keá Mark I Perceptron neurocomputer, ñoù laø
maïng neuron coå ñieån nhaát vaãn coøn söû duïng tôùi ngaøy nay [11].
Naêm 1959, Bernard Widrow vaø Marcian Hoff ñaõ xaây döïng maïng
ADALINE, noù laø aùp duïng ñaàu tieân cuûa maïng neuron vaøo thöïc teá ñeå daäp tieáng
voïng treân ñöôøng daây ñieän thoaïi. Naêm 1967, Avalanche aùp duïng caùc maïng
neuron vaøo vieäc nhaän daïng gioïng noùi, ñieàu khieån motor vaø moät soá öùng duïng
khaùc.
Töø naêm 1969 ñeán 1981 maïng neuron rôi vaøo traïng thaùi im laëng caû veà
nghieân cöùu vaø öùng duïng. Tuy nhieân, coù theå keå ñeán caùc baøi baùo cuûa Marvin
Minsky vaø Seymour Papert bình luaän veà maïng Perceptron, caùc nghieân cöùu veà
quaù trình hoïc cuûa maïng nhieàu lôùp, maïng töï toå chöùc (Self Organization) cuûa
Teuvo Kohonen, maïng kieåu boä nhôù keát hôïp (BAM – Bidirectional Associative
Memory) cuûa Anderson vaø maïng ART (Adaptive Resonance Theory neural
networks) cuûa Capenter [2].
Naêm 1982, John Hopfield coâng boá moät coâng trình veà maïng neuron moät
lôùp treân National Academy of Sciences, noù ñöôïc coi laø moät ñoäng cô ñeå loâi keùo
caùc nhaø khoa hoïc quay trôû laïi nghieân cöùu veà maïng neuron. Ñaây laø thôøi kyø
phuïc höng cuûa caùc nghieân cöùu vaø öùng duïng maïnh meõ cuûa maïng neuron vôùi caùc
nghieân cöùu veà giaûi thuaät lan truyeàn ngöôïc sai soá (backpropagation of error),
maïng Boltzmann, maïng Neocognitron cuûa Fukushima.
Töø cuoái thaäp nieân 80, ñaàu thaäp nieân 90 ñeán ngaøy nay, maïng neuron ñaõ
khaúng ñònh ñöôïc vò trí cuûa mình trong nhieàu öùng duïng khaùc nhau. Caùc lónh vöïc
öùng duïng cuûa maïng neuron coù theå toùm taét nhö sau [3]:
Khoâng gian vuõ truï:
Phi thuyeàn khoâng ngöôøi laùi, moâ phoûng ñöôøng bay, taêng cöôøng khaû
naêng ñieàu khieån, moâ phoûng caùc chi tieát trong maùy bay, phi thuyeàn,
döï baùo hoûng hoùc …
Giao thoâng:
Höôùng daãn löu thoâng töï ñoäng, phaân tích caûnh baùo tình traïng giao
thoâng, xaùc ñònh ñöôøng ñi toái öu.
Ngaân haøng:
Kieåm soaùt caùc hoùa ñôn chöùng töø vaø caùc taøi lieäu khaùc, döï baùo chöùng
khoaùn, kieåm tra theû tín duïng, …
2
Luaän aùn Cao hoïc
Chöông 2 - Maïng neuron nhaân taïo
2.4
Quaân söï:
Vuõ khí töï ñoäng, truy tìm muïc tieâu, phaân bieät ñoái töôïng, nhaän daïng
tín hieäu vaø hình aûnh, caùc öùng duïng trong taøu ngaàm, xöû lyù tín hieäu
radar, …
Ñieän töû:
Giaûi maõ, döï baùo loãi chip, toång hôïp aâm thanh, moâ hình hoùa heä thoáng.
Giaûi trí:
Phim hoaït hình, kyõ xaûo ñieän aûnh.
Taøi chính:
Ñònh giaù baát ñoäng saûn, tö vaán nôï, theá chaáp, phaân tích khaû naêng taøi
chính cuûa coâng ty, …
Coâng nghieäp:
Kieåm soaùt caùc loø nung, kieåm soaùt caùc qui trình coâng nghieäp, phaân
tích vaø thieát keá saûn phaåm, döï baùo chaát löôïng saûn phaåm, …
Y hoïc:
Phaân tích teá baøo ung thö, thieát keá caùc boä phaän giaû cho cô theå, …
Daàu khí:
Thaêm doø quaëng.
Robotics:
Ñieàu khieån tay maùy, camera robots, …
Ngoân ngöõ:
Nhaän daïng gioïng noùi, toång hôïp aâm thanh vaø chöõ vieát, neùn aâm thanh,
phaân loaïi nguyeân aâm.
Thoâng tin:
Neùn aâm thanh vaø hình aûnh, dòch maùy, …
Toùm laïi, maïng neuron ñaõ ñang vaø seõ ñöôïc nghieân cöùu, öùng duïng maïnh
meõ vaøo haàu heát caùc lónh vöïc coâng nghieäp vaø dòch vuï. Moät soá maïng neuron noåi
tieáng ñöôïc lieät keâ trong baûng 2.1, [1].
2
Luaän aùn Cao hoïc
Chöông 2 - Maïng neuron nhaân taïo
2.5
Baûng 2.1 Moät soá maïng neuron tieâu bieåu
Maïng Taùc giaû Naêm ÖÙng duïng Haïn cheá Ghi chuù
ART Gail Carpenter
Stephen Grossberg 1978-86 Nhaän daïng (radar, taøu ngaàm, aâm
thanh)
Nhaïy caûm vôùi: thang ño tín hieäu,
nhieãu, quaù ñoä Chöa ñöôïc aùp duïng nhieàu
Avalanche Stephen Grossberg 1967 Nhaän daïng aâm thanh töông töï, tay
maùy
Khoâng nhaän ñöôïc toác ñoä aâm thanh
khaùc nhau
Duøng toå hôïp caùc maïng, khoâng duøng
maïng ñôn
Back-
propagation
Paul Werbos, David
Parker, D. Rummelhart 1974-85 Toång hôïp aâm thanh töø vaên baûn, tay
maùy, coâng nôï
Chæ hoïc coù giaùm saùt, caàn raát nhieàu
maãu döõ lieäu huaán luyeän
Phoå bieán, hoaït ñoäng toát, deã huaán luyeän
BAM Bart Kosko 1985 Boä nhôù keát hôïp ñònh ñòa chæ ñöôïc Dung löôïng thaáp, döõ lieäu phaûi maõ hoùa Deã huaán luyeän nhaát
Boltzmann &
Cauchy
Jeffrey Hinton, Terry
Sejnowsky, Harold Szu 1985-86 Nhaän daïng hình aûnh, radar, taøu
ngaàm Huaán luyeän laâu, nhieãu Ñôn giaûn, deã vöôït qua caùc cöïc tieåu cuïc
boä
Brain State in a
Box James Anderson 1977 Trích döõ lieäu töø caùc cô sôû döõ lieäu Quyeát ñònh moät laàn, khoâng cho pheùp
laëp laïi Töông töï BAM
Cerebellatron David Marr, James Albus,
Andres Pellionez
1969-82 Ñieàu khieån motor cuûa robotic ams Tín hieäu ñieàu khieån phöùc taïp Gioáng Avalanche, coù theå keát hôïp
nhieàu leänh
Counter-
propagation Robert Hecht-Nielsen 1986 Neùn aûnh, coâng nôï Caàn nhieàu nuùt aån vaø keát noái môùi ñaït
ñoä chính xaùc cao Töông töï Back-propagation
Hopfield John Hopfield 1982 Phuïc hoài döõ lieäu Khoâng huaán luyeän, caùc troïng soá phaûi
ñöôïc ñaët tröôùc
Hoaït ñoäng ñöôïc treân moät thang döõ lieäu
roäng
MADALINE Bernard Widrow 1960-62 Trieät nhieãu cho radar, modems, loïc
ñöôøng daây ñieän thoaïi Caàn quan heä vaøo ra tuyeán tính Thöông maïi treân 20 naêm, luaät hoïc
maïnh
Neocognitron Kunihiko Fukushima 1978-84 Nhaän daïng chöõ vieát tay Ñoøi hoûi nhieàu nuùt aån vaø keát noái Phöùc taïp, nhaïy caûm vôùi kích thöôùc vaø
vò trí cuûa caùc kí töï
Perceptron Frank Rosenblatt 1957 Nhaän daïng chöõ ñaùnh maùy Khoâng nhaän caùc kyù töï phöùc taïp, nhaïy
caûm vôùi kích thöôùc vaø nhieãu
Maïng coå ñieån nhaát, vaãn coøn ñöôïc söû
duïng
SOM Teuvo Kohonen 1980 Baûn ñoà ñòa lyù, khoâng quaân Huaán luyeän laâu Hieäu quaû hôn nhieàu giaûi thuaät khaùc
trong vieäc tính khí ñoäng hoïc