1 14 mạng 3 lớp lan truyền ngược

... vào X = (x1, x2, x3) cho : out = g (W64 a4 + W65 a5) = g(W64 g(W 41 x1 + W42 x2 + W 43 x3) + W65 g(W 51 x1+W52 x2+ W 53 x3) =F ( X, W)  Khả tính toán mạng nhiều lớp: Với lớp ẩn, mạng tính ... trận 10 x15 tuyến tính hóa ma trận thành 15 0 giá trị đưa vào 15 0 nơron lớp vào mạng Mạng nơron nhận dạng ký tự Hiện nay, loại mạng nơron thông dụng gồm có: mạng truyền thẳng (feel- forward), mạng ... dụng mạng MLP có lớp lớp vào có 15 0 nút tương ứng với 250 phần tử vectơ ma trận pixel, lớp ẩn có 600 nơron lớp có 16 nơron với 16 bit c) Quá trình huấn luyện mạng : Huấn luyện mạng neural nhiều lớp...

Ngày tải lên: 30/11/2013, 14:02

... 0.000469 1. 1 1. 100469 H1 O2 0 .1 - 0. 039 4 0.999 -0.0 039 4 3 .1 3. 09606 H2 O1 0 .1 0.0469 0.0067 0.0000 31 4 0 .1 0 .10 00 31 4 H2 O2 0 .1 - 0. 039 4 0.0067 -0.0000264 1. 17 1. 1699 736 THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC ... mạng wji wji  wji + ∆wji ∆wji = ƞ δj xji THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC Ví dụ: I2 H1 0.2 I1 O1 1. 1 0.7 -0 .1 0 .1 -1. 2 0.4 I3 1. 17 1. 2 H2 Input: x = (10 , 30 , 20) Target: t = (1, 0) Hệ số học: 3 .1 ... -0 .10 00705 I2 H2 0 .1 -0.000275 30 -0.000825 -1. 2 -1. 200825 I3 H1 0 .1 -0.0000705 20 -0.00 014 1 0.4 0 .39 9859 I3 H2 0 .1 -0.000275 20 -0.00055 1. 2 1. 19945 THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC • Cập nhật trọng...

Ngày tải lên: 13/02/2016, 01:48

... -17 - W R1 x1 S1xR1 P a1 f ⊕ n1 W f S1x1 S2xS1 S1x1 b1 a2 S1x1 ⊕ n2 S2x1 S2x1 b2 S2x1 Hình 9: Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp đó: P: Vector đầu vào (vector cột) Wi: Ma trận trọng số nơron lớp ...  -18 - Tương tự vậy, thêm vào lớp khác vào cấu trúc lớp mạng cuối thường lớp cho kết toàn mạng, lớp gọi lớp (OUTPUT LAYER) Mạng có nhiều lớp có khả tốt mạng có lớp, chẳng hạn mạng hai lớp với lớp ... 2 .1. 2 Mạng hồi quy Bên cạnh mạng truyền thẳng có dạng mạng khác mạng hồi quy Các mạng hồi quy thường có liên kết ngược từ lớp phía sau đến lớp phía trước hay nơron thân lớp P Sx1 Sx1 W1 n(t +1) ...

Ngày tải lên: 25/10/2013, 08:20

... CHƯƠNG 3: GIẢI THUẬT LAN TRUYỀN NGƯỢC 3 .1 Cấu tạo mạng neuron nhiều tầng 3. 2 Giải thuật lan truyền ngƣợc 10 3. 2 .1 Hàm squashing 11 3. 2.2 Chi tiết giải thuật lan truyền ... sigmoid) .12 3. 2 .3 Một số lƣu ý việc áp dụng giải thuật 14 3. 3 Nhận xét giải thuật lan truyền ngƣợc 17 3. 3 .1 Sự hội tụ cực tiểu cục 17 3. 3.2 Overfitting 17 CHƯƠNG ... momen đến tốc độ hội tụ [1] 16 Chương 3: Giải thuật lan truyền ngược 3. 3 Nhận xét giải thuật lan truyền ngược 3. 3 .1 Sự hội tụ cực tiểu cục Nhƣ trình bày trên, giải thuật lan truyền ngƣợc đảm bảo...

Ngày tải lên: 10/04/2015, 00:14

... toán lan truyền ngược 17 Tìm hiểu mạng neural nhân tạo thuật toán lan truyền ngược 18 PHẦN THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC VÀ CHƯƠNG TRÌNH DEMO I Thuật toán lan truyền ngược Thuật toán lan truyền ngược ... i =1 Thuật toán lan truyền ngược (27) (28) Tìm hiểu mạng neural nhân tạo thuật toán lan truyền ngược 23 Xem xét mạng với Q lớp lan truyền ngược, q =1, 2, ,Q; với qneti qyi đầu vào đầu khối lớp ... k, cho lớp đầu vào q =1 Khi ta có: q yi = 1yi = xi(k) cho tất i = 1, 2 ,3, …,m (29) Bước (Lan truyền thẳng) Lan truyền tín hiệu thẳng xuyên suốt mạng sử dụng công thức (1. 35 ) cho i q đầu lớp đầu...

Ngày tải lên: 10/04/2015, 17:05

... 12 Mạng neural lớp .14 Mạng lan truyền ngược .15 Định nghĩa 15 Nguyên tắc hoạt động mạng lan truyền ngược .16 Tóm tắt thuật giải lan truyền ngược ... được, coi mạng học xong Mạng lan truyền ngược Định nghĩa Mạng lan truyền ngược mạng neural nhiều lớp, bao gồm lớp input, lớp output hay nhiều lớp ẩn Trong mạng thông tin truyền từ lớp qua lớp theo ... Toàn – CH 13 011 10 24 GVHD: GS.TSKH Hoàng Văn Kiếm - Mạng Nơron lan truyền ngược Hàm nhận dạng ký tự Nguyễn Hải Toàn – CH 13 011 10 25 GVHD: GS.TSKH Hoàng Văn Kiếm Mạng Nơron lan truyền ngược TÀI...

Ngày tải lên: 20/05/2015, 08:38

... Vân – CH 13 010 71  w1 ,1 w1, w1, R     w2 ,1 w2, w2, R       wS ,1 wS , wS , R    Trang Bài thu hoạch môn Hệ hỗ trợ định     pS p1 a = f(Wp+b) p2 p3 Hình 3: Mô hình mạng lớp Lê ... Vân – CH 13 010 71 Trang 12 Bài thu hoạch môn Hệ hỗ trợ định CHƯƠNG II: MẠNG NEURAL TRUYỀN THẲNG Kiến trúc Để đơn giản tránh hiểu nhầm, mạng truyền thẳng xét chương mạng truyền thẳng có nhiều lớp Kiến ... outputcủa lớp thứnhất Tương tựnhưvậy, thêm vào lớp khác vào cấu trúc lớp mạng cuối thường lớp cho kết quảcủa toàn b mạng, lớp gọi lớp (OUTPUT LAYER) Mạng có nhiều lớp có khảnăng tốt mạng chỉcó lớp, ...

Ngày tải lên: 21/05/2015, 08:12

... não người 10 5 mạch logic 10 11 neural 10 11 neural, 10 14 khớp nối Bộ nhớ Thời gian xử lý Thông lượng 10 -8 giây 10 -3 giây 10 9 bit/giây 10 14 khớp/giây Mạng neural CH 13 010 65– CH 13 010 46 Trang 14 HỆ HỖ ... neural lớp Mạng neural nhiều lớp Mạng neural nhiều lớp mạng neural gồm có hai hay nhiều lớp tính toán, nghĩa lớp input lớp output, có số lớp xen hai lớp gọi lớp ẩn Lớp input CH 13 010 65– CH 13 010 46 Lớp ... sau lượt lan truyền Lớp input Các lớp ẩn CH 13 010 65– CH 13 010 46 mạng lan truyền ngược hai lớp ẩn Trang 29 Mô hình Lớp ouput HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH 7.2 Nguyên tắc hoạt động mạng lan truyền ngược Để...

Ngày tải lên: 21/05/2015, 08:13

... )∑ δ oi wiq i =1 (24) Thuật toán lan truyền ngược Xem xét mạng với Q lớp lan truyền ngược, q =1, 2, ,Q; với qneti qyi đầu vào đầu khối lớp thứ q Mạng có m neuron đầu vào, l neuron lớp ẩn, n neuron ... mạng nghiên cứu với thuật toán học lan truyền ngược gọi mạng lan truyền ngược Huấn luyện cặp vào/ra {(x(k), d(k))}, k = 1, 2, ,p HVTH: VũPhátLộc – CH 13 010 97 Trang15 Tiểu luận môn học:Máy học ứng ... x(k) lan truyền từ lớp đầu vào qua lớp ẩn đến lớp đầu có kết y(k) Sau đó, sai số y(k) d(k) lan truyền ngược trở lại từ lớp đầu tới lớp đầu vào để cập nhật trọng số Đường nét liền diễn tả lan truyền...

Ngày tải lên: 21/05/2015, 12:49

... 3/ 3/2 01 3/ 2/2 01 … 12 88.4 13 01. 1 12 93. 4 13 15.7 13 19.9 13 11. 0 13 22.7 13 30 .7 13 12 .3 13 05.4 … 12 88.4 13 01. 1 13 08 .3 13 15.7 13 23. 2 13 25.7 13 27.6 13 31 . 0 13 32 .2 13 14 .1 … 12 61. 1 12 86 .3 12 91. 9 12 94.2 13 12.2 ... 13 21. 8 13 31 . 7 13 21. 8 13 28.2 38 095 13 28.2 011 9 70000 3/ 29/2 13 09 .3 13 19.4 13 05.2 13 19.4 34 825 13 19.4 011 80000 3/ 28/2 13 15.4 13 19.7 13 10 .1 1 31 0 .1 24658 13 10 .1 011 9 20000 3/ 25/2 13 19 .1 1 31 0 .1 42 237 ... 0000 63 3/ 21/ 20 11 860 .1 1 211 7 11 860 .1 12 036 42 237 3 12 036 11 88 53 0000 53 3 /18 /20 11 777 11 9 71 117 77 11 858 468550 11 858 11 23 14 23 52 0000 52 3 /17 /20 11 614 11 842 11 614 11 774 4 13 495 11 774 11 82...

Ngày tải lên: 21/05/2015, 12:49

... số lớp ra, sau dựa tính toán lớp để điều chỉnh trọng số lớp ẩn Huấn luyện mạng neural nhiều lớp sử dụng thuật toán Lan truyền ngược gồm hai trình: Quá trình truyền tuyến tính trình truyền ngược: ... Trong đồ án , chúng em sử dụng mạng feed-forward thuật toán lan truyền ngược sai số Back Propagation để xử lý toán 11 Tiểu luận: Máy học 2 .1. Thuật Toán Lan Truyền Ngược Back Propagation Đây phương ... Đa Tầng Hình 3. 2 :Ví dụ mô hình mạng đa tầng Mô hình mạng neural gồm lớp: lớp nhập (input), lớp ẩn(hidden) lớp xuất (output) Mỗi nút lớp nhập nhận giá trị biến độc lập chuyển vào mạng Tiểu luận:...

Ngày tải lên: 21/05/2015, 12:49

... thử qua hệ: 23 CH 13 010 68 – TRỊNH ĐỒNG THẠCH TRÚC BÀI THU HOẠCH MÔN MÁY HỌC Error 2000 15 00 10 00 Error 500 12 23 34 45 56 67 78 89 10 0 11 1 12 2 13 3 14 4 15 5 16 6 17 7 18 8 19 9 210 2 21 232 2 43 254 Tỷ lệ ... tầng truyền thẳng (MLP) 12 CHƢƠNG 2: HUẤN LUYỆN VÀ XÂY DỰNG MẠNG NEURAL 13 2 .1 Huấn luyện mạng Neural 13 2 .1. 1 Các phƣơng pháp học 13 2 .1. 2 Học có giám sát mạng ... 14 2 .1. 3 Thuật toán lan truyền ngƣợc 15 2.2 Các vấn đề xây dựng mạng MLP 16 2.2 .1 Chuẩn bị liệu 17 2.2.2 Xác định tham số cho mạng 18 2.2 .3 Vấn...

Ngày tải lên: 21/05/2015, 12:50

... NGƯỢC 2 .1 Trích chọn đặc trưng ngón 2.2 Mạng nơron lan truyền ngược hệ thống nhận dạng ngón 11 11 12 2.2 .1 Lan truyền ngược độ nhậy cảm 12 2.2 .1. 1 Sử dụng thuật toán lan truyền ngược 15 2.2 .1. 2 ... MỞ ĐẦU Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ NHẬN DẠNG MẪU VÀ BÀI TOÁN NHẬN DẠNG LÁ NGÓN 1. 1 Khái quát nhận dạng mẫu 1. 1 .1 Khái niệm nhận dạng mẫu 1. 1 .1. 1 Mẫu gì? 1. 1 .1. 2 Nhận dạng mẫu gì? 1. 1 .1. 3 Lịch sử lĩnh ... dạng mẫu 1. 1 .1. 4 Ứng dụng nhận dạng mẫu 1. 1 .1. 5 Các toán nhận dạng mẫu 1. 1.2 Quy trình hoạt động hệ thống nhận dạng mẫu 1. 1.2 .1 Thu nhận tín hiệu 1. 1.2.2 Phân đoạn (segmentation) 1. 1.2 .3 Trích...

Ngày tải lên: 21/01/2016, 20:07

... 73 (1) 18 3 11 3 12 0 (2) 15 1 15 7 43 47 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 42 50 43 73 10 8 12 7 31 46 54 48 68 59 13 0 61 135 70 77 83 12 66 44 24 15 0 18 7 ... 14 6 780 34 2 10 0 235 13 8 44 (2) 10 0 21 33 15 33 17 0 5 93 15 2 10 4 11 6 10 1 91 647 56 37 7 515 42 54 STT 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 (1) 13 4 14 3 59 35 18 8 522 38 39 487 205 ... 19 0 568 16 9 2 01 63 71 292 838 9 910 12 07 4587 418 32 6 5244 216 514 516 10 47 728 896 900 8 13 51 29 30 31 32 33 34 35 890 10 20 18 16 6075 2 23 16 67 64 65 66 67 68 69 70 33 4 15 22 4 61 5859 32 3 533 630 ...

Ngày tải lên: 21/11/2016, 02:42

... trọng hóa từ nút lớp ẩn Mỗi nút lớp xuất tương ứng với biến phụ thuộc III.Huấn luyện mạng neural Mô hình mạng lan truyền ngược Lan truyền ngược : Xác định v vqi(t +1) = vqi(t) + vqi(t +1) - Pha : Input ... tính toán lớp để điều chỉnh trọng số lớp ẩn Huấn luyện mạng neural nhiều lớp sử dụng thuật toán Lan truyền ngược gồm hai trình: Quá trình truyền tuyến tính trình truyền ngược: Quá trình truyền tuyến ... dụng mạng feed-forward thuật toán lan truyền ngược sai số Back Propagation để xử lý toán 2 .1. Thuật toán lan truyền ngược Back Propagation Đây phương pháp thông dụng để huấn luyện cho mạng nơron truyền...

Ngày tải lên: 24/02/2017, 21:22

... n =1 ứng với mức K : n=2 ,3, 4 ứng với mức kích thích L,M,N Năng lượng ion hoá (Tính Jun) nguyên tử hiđrô nhận giá trị sau đây: A 21, 76 .10 -19 J B 21, 76 .10 - 13 J.C 21, 76 .10 -16 J D 21, 76 .10 -18 J Câu 18 : ... n =1 ứng với mức K : n=2 ,3, 4 ứng với mức kích thích L,M,N Năng lượng ion hoá (Tính Jun) nguyên tử hiđrô nhận giá trị sau đây: A 21, 76 .10 -16 J B 21, 76 .10 - 13 J C 21, 76 .10 -19 J D 21, 76 .10 -18 J Câu 16 : ... tử hiđrô nhận giá trị sau đây: A 21, 76 .10 -19 J .[] B 21, 76 .10 - 13 J BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO C 21, 76 .10 -18 J D 21, 76 .10 -16 J ĐỀ THI TRẮC NGHIỆM MÔN MÔN VẬT LÝ LỚP 12 NÂNG CAO BÀI Thời gian làm bài:...

Ngày tải lên: 23/07/2013, 01:26

Ngày tải lên: 26/07/2013, 01:26

Ngày tải lên: 16/11/2014, 19:42

... sát 18 ) Chọn đáp án Một vật rơi tự từ độ cao 15 m Bỏ qua lực cản, g = 10 m/s2 Độ cao vận tốc vật vị trí mà hai lần động vật bao nhiêu? A) z = m v = 12 m/s B) z = m v = 14 ,1 m/s C) z = 10 m v = 14 ,1 ... v = 14 ,1 m/s D) z = 10 m v = 10 m/s 19 ) Chọn đáp án Khi vật khối lợng 500g vật rơi tự từ độ cao z = 10 0m xuống đất, lấy g = 10 m/s2 Động vật độ cao 50m bao nhiêu? A) 500 J B) 2500 J C) 10 00 J ... A) 36 m B) 36 km C) 64,8 m D) m 15 ) Chọn đáp án Tổng động lợng vật không bảo toàn nào? A) Tổng ngoại lực tác dụng...

Ngày tải lên: 09/02/2015, 07:00