Đang tải... (xem toàn văn)
[r]
(1)TI U LU N Ể Ậ :
NG D NG M NG NEURAL TRONG NH N D NG KÝ
Ứ Ụ Ạ Ậ Ạ
T QUANG H CỰ Ọ
GVHD : TS Đ Phúc.ỗ Sinh viên th c hi n : ự ệ
Lương Vũ Trúc Lâm Tú Bình
Huỳnh Th Phị ương Oanh Nguy n Chí Thanhễ
L i m đ u ờ ở ầ
T đ i, máy tính nhanh chóng phát tri n đóng m t vai trị r t quanừ ể ộ ấ tr ng nghiên c u khoa h c k thu t nh đ i s ng ọ ứ ọ ỹ ậ ố
Nh ng m t máy tính dù có m nh đ n đâu n a, ch có th làm vi cư ộ ế ữ ỉ ể ệ theo m t chộ ương trình ho ch đ nh s n b i l p trình viên.Nó v n khơng có khạ ị ẵ ậ ẫ ả liên tưởng, k t n i s vi c v i s vi c khác, quan tr ng h n h t khế ố ự ệ ự ệ ọ ế ả sáng t o nh ngạ ười
Vì lý ,m ng noron (Artificial neural networks ) đ i t m c đích c g ngạ ụ ố ắ mô ph ng ho t đ ng trí tu c a ngỏ ộ ệ ủ ườ ừi.T đ i, m ng neuron nhanh chóngờ phát tri n lĩnh v c v nh n d ng ,phân lo i , gi m nhi u, d đoán…ể ự ề ậ ạ ả ễ ự
Trong ph m vi m t ti u lu n nh , chúng em ch xin trình bày v “ ng d ngạ ộ ể ậ ỏ ỉ ề Ứ ụ m ng neuron nh n d ng ký t quang h c”.ạ ậ ự ọ
Đ hoàn thành ti u lu n này, chúng em để ể ậ ượ ự ước s h ng d n nhi t tình tẫ ệ th y TS Đ Phúc.Nh ng gi ng tài li u c a th y c s đ chúng em cóầ ỗ ữ ả ệ ủ ầ ể th hồn thành t t báo cáo c a Chúng em xin chân thành c m n th y! ể ố ủ ả ầ
Nhóm th c hi nự ệ Chương : T ng Quan V M ng Neuralổ ề ạ
I.Gi i Thi uớ ệ
M ng neural nhân t o (Artificial Neural Networks : ANN) đ i xu t phát t ýạ ấ tưởng mô ph ng ho t đ ng c a b não ngỏ ộ ủ ộ ười
M ng noron nhân t o s tái t o b ng k thu t nh ng ch c c a h th nạ ự ằ ỹ ậ ữ ứ ủ ệ ầ kinh ngườ ới v i vô s neural đố ược liên k t truy n thông v i quaế ề
m ng.Gi ng nh ngạ ố ười , ANN h c b i kinh nghi m, l u nh ng kinh nghi mọ ệ ữ ệ s d ng nh ng tình hu ng phù h p.ử ụ ữ ố ợ
(2)th ng qu n lý thông tin liên quan đ n ngố ả ế ười (qu n lý nhân s công s , doanhả ự ở nghi p; qu n lý h c sinh, sinh viên trệ ả ọ ường trung h c, đ i h c cao đ ng;ọ ọ ẳ … ); ngành khoa h c hình s , t i ph m; khoa h c tọ ự ộ ọ ướng s , t vi,…ố
K t h p ch t ch v i logic m , m ng neural nhân t o t o nên cu c cáchế ợ ặ ẽ ạ ộ m ng th c s vi c thơng minh hóa v n hóa b u n k thu tạ ự ự ệ ộ ề ể ỹ ậ cao cho c hi n tả ệ ương lai Ví d nh ng d ng t đ ng u n hụ ứ ụ ự ộ ề ể ệ th ng lái tàu, h th ng d báo s c ,…ố ệ ố ự ự ố
M ng neural d a vi c mô ph ng c p th p h th ng neural sinh h c Trongạ ự ệ ỏ ấ ấ ệ ố ọ tương lai v i s phát tri n mô ph ng neural sinh h c, có th có lo i máy tínhớ ự ể ỏ ọ ể thông minh th t s ậ ự
Trong ph m vi đ c p nh ng liên quan đ n ki n th c c s đ làm đ án, chúng emạ ề ậ ữ ế ế ứ ể ồ ch xin trình bày nh ng v n đ có liên quan, nh ng ki n th c đỉ ữ ấ ề ữ ế ứ ượ ục s d ng ph c vụ ụ cho vi c hoàn thành đ án.ệ ồ
II.Khái Ni m M ng Neuralệ ạ 1.S lơ ược v neural sinh h cề ọ
Sau nh ng thành ph n c u trúc c a m t n ron b não ngữ ầ ấ ủ ộ ộ ười
Hình 1.1 : Mơ hình neuron sinh h cọ
Trong :
Các Soma thân c a noron.ủ
(3) M t lo i dây d n tín hi u khác g n v i soma axon Khác v i dendrites,ộ ẫ ệ ắ ớ axons có kh phát xung n th , chúng dây d n tín hi u t n ron điả ệ ế ẫ ệ n i khác Ch n th soma vơ ỉ ệ ế ượt m t giá tr ngộ ị ưỡng (threshold) axon m i phát m t xung n th , cịn n u khơng tr ng tháiớ ộ ệ ế ế ngh ỉ
Axon n i v i dendrites c a n ron khác thông qua nh ng m i n i đ c bi tố ủ ữ ố ố ặ ệ g i synapse Khi n th c a synapse tăng lên xung phát t axon thìọ ệ ế ủ synapse s nh m t s ch t hoá h c (neurotransmitters); ch t m "c a"ẽ ả ộ ố ấ ọ ấ dendrites đ cho ions truy n qua Chính dịng ions làm thay đ i n thể ề ổ ệ ế dendrites, t o xung d li u lan truy n t i n ron khác ữ ệ ề
Có th tóm t t ho t đ ng c a m t n ron nh sau: n ron l y t ng t t c nể ắ ộ ủ ộ ấ ổ ấ ả ệ th vào mà nh n đế ậ ược, phát m t xung n th n u t ng y l n h n m tộ ệ ế ế ổ ấ ộ ngưỡng Các n ron n i v i synapses Synapse ố ược g i m nhọ cho phép truy n d n d dàng tín hi u qua n ron khác Ngề ẫ ễ ệ ượ ạc l i, m tộ synapse y u s truy n d n tín hi u r t khó khăn ế ẽ ề ẫ ệ ấ
Các synapses đóng vai trò r t quan tr ng s h c t p Khi h c t p thìấ ọ ự ọ ậ ọ ậ ho t đ ng c a synapses đạ ộ ủ ược tăng cường, t o nên nhi u liên k t m nh gi a cácạ ề ế ữ n ron
Có th nói r ng ngể ằ ười h c gi i có nhi u synapses synapsesọ ỏ ề y m nh m , hay nói cách khác, liên k t gi a n ron nhi u, nh y
ấ ẽ ế ữ ề
bén
2.M ng Neural Nhân T oạ ạ
-Noron nhân t o m t đ n v tính tốn có nhi u đ u vào m t đ u ra.ạ ộ ị ề ầ ộ ầ
Hình 1.2 : Mơ hình neuron nhân t o m c đ n gi nạ ứ ả
(4)K t qu s đế ả ẽ ược so sánh v i threshold t c a n ron, n u l n h n t thìớ ủ ế n ron cho output 1, n u nh h n output Ngồi ta có th tr t ngơ ế ỏ ể ổ nói cho t, r i so sánh k t qu thu đồ ế ả ược v i 0, n u k t qu dớ ế ế ả ương n ron choơ ouput b ng 1, n u k t qu âm output Dằ ế ế ả ướ ại d ng toán h c ta có th vi t outputọ ể ế c a n ron nh sau: ủ
Trong f hàm Heaviside:
f g i threshold function hay transfer function c a n ron, giá tr (-t) đọ ủ ị ược g i bias hay offset c a n ron ọ ủ
N u đ a thêm m t input n a vào, input th 0, có giá tr luôn b ng vàế ộ ữ ứ ị ằ weight luôn b ng bias (-t) output c a n ron cịn có th vi t dằ ủ ể ế ướ ại d ng:
L u ý ch s c a t ng bây gi b t đ u t ch không ph i b ng nh trư ỉ ố ủ ổ ắ ầ ứ ả ằ ước n a ữ 3.Ki n Trúc M ngế ạ
Là m t h th ng bao g m nhi u ph n t x lý đ n gi n (hay g i neural)ộ ệ ố ề ầ ử ả ọ t a nh neural th n kinh c a não ngự ầ ủ ười, ho t đ ng song song đạ ộ ược n i v i b iố liên k t neural M i liên k t kèm theo m t tr ng s đó, đ c tr ng cho tính kíchế ỗ ế ộ ọ ố ặ ho t ho c c ch gi a neural ặ ứ ế ữ
(5)sao cho dáng u vào c a m ng s mơ ph ng hồn tồn phù h p v i mơi trệ ủ ẽ ỏ ợ ường xem xét
3.1 M ng M t T ngạ ộ ầ
M ng m t t ng v i S n -ron đạ ộ ầ ược minh h a hình 3.1 Chú ý r ng v i m iọ ằ ỗ m t đ u vào s R đ u vào s độ ầ ố ầ ẽ ược n i v i t ng n -ron ma tr n tr ng s bâyố ậ ọ ố gi s có S hàng.ờ ẽ
M t t ng bao g m ma tr n tr ng s , b c ng, vector ngộ ầ ậ ọ ố ộ ộ ưỡng b, hàm chuy nể vector đ u a.ầ
M i ph n t c a vector đ u vào ỗ ầ ủ ầ p n i v i t ng n -ron thông qua ma tr nố ậ tr ng s ọ ốW M i n -ron có m t ngỗ ộ ưỡng , m t b c ng, m t hàm chuy n ộ ộ ộ ộ ể f m tộ đ u .ầ
Cùng v i nhau, đ u t o thành m t vector đ u ầ ộ ầ a.
Thơng thường s lố ượng đ u vào c a t ng khác v i s lầ ủ ầ ố ượng n -ron.(R#S).ơ
Có ph i t t c n -ron m t t ng ph i có hàm chuy n gi ng ? Câuả ấ ả ộ ầ ả ể ố tr l i khơng; b n có th đ nh nghĩa n -ron m t t ng có hàm chuy n khácả ể ị ộ ầ ể b ng cách k t h p song song hai m ng n -ron gi ng C hai s có đ u vàoằ ế ợ ố ả ẽ ầ gi ng nhau, m i m ng s n xu t vài đ u ra.ố ỗ ả ấ ầ
Ma tr n tr ng s cho ph n t vector đ u vào ậ ọ ố ầ ầ W: W =
Hình 3.1 : Mơ hình m ng l p.ạ
Các ch s hàng c a ph n t ma tr n ỉ ố ủ ầ ậ W ch n -ron đích k t h pỉ ế ợ v i tr ng s đó, ch s c t cho bi t đ u vào cho tr ng s Vì v y, ch sớ ọ ố ỉ ố ộ ế ầ ọ ố ậ ỉ ố nói r ng tr ng s c a đ u vào th n i v i n -ron th 3.ằ ọ ố ủ ầ ứ ố ứ
(6)T ng K t ổ ế
Sai S Trong Nh n D ng Ký Tố ậ ạ ự
Vi c nh n d ng ký t đơi b sai ho c thi u xác , nhi u v n đ liênệ ậ ự ị ặ ế ề ấ ề quan nh : s ph c t p c a d li u đ u vào, giá tr ch n l a nh đ l ch, l iư ự ứ ủ ữ ệ ầ ị ọ ự ộ ệ ỗ
ngưỡng, s neuron m i l p,… ch a đố ỗ ược ch n l a xác.ọ ự
Sai s nh n d ng kí t l n hay nh ph thu c vào nhi u y u t : đố ậ ự ỏ ụ ộ ề ế ố ộ chu n c a nh đ a vào, size font ch , đ ph c t p c a font ch ẩ ủ ả ữ ộ ứ ủ ữ
Vi c ch n mơ hình m ng phù h p, giá tr ngệ ọ ợ ị ưỡng l i, đ l ch , t c đ h c đ uỗ ộ ệ ố ộ ọ ề nh h ng đ n tính xác nh n d ng kí t
ả ưở ế ậ ự
Nh ng h n ch ữ ạ ế
+ Chương trình ch m c nh n d ng ch không d u , tính xác v n ch a hồnỉ ứ ậ ữ ấ ẫ toàn t đ i.ệ ố
+V i nh ng ki u ch sát nhau, vi c phân tích gi i h n ký t ch a xác, d n đ ữ ể ữ ệ ự ẫ ế đ c ký t sai.ọ ự
(7) Do ki n th c h n h p, th i gian làm báo cáo không nhi u, nên ph n báoế ứ ẹ ề ầ cáo c a chúng em ch c ch n cịn r t nhi u sai sót Mong th y thông c m bủ ắ ắ ấ ề ầ ả ỏ qua cho chúng em.Chúng em xin c m nả
Nhóm th c hi nự ệ : nhóm 12.G m thành viên :ồ
- Lâm Tu Binh -07520427́ ̀ - Lương Vu Truc -07520376̃ ́
- Huynh Thi Ph̀ ̣ ương Oanh -07520263 - Nguyên Chi Thanh -07520312̃ ́
TÀI LI U THAM KH O Ệ Ả
[1.] Các gi ng v neural networks web.ả ề [2.] http://vi.wikipedia.org
[3.] T p chí khoa h c cơng ngh ,Đ i h c Đà N ng – S 4(27).2008ạ ọ ệ ọ ẵ ố [4.] An Introduction to Neural Networks.pdf
[5.] http:/ /codeproject.com