... Neural chia làm hai loại: - MạngNeuralhọccógiámsát - MạngNeuralhọckhônggiamsátMạngNeuralhọccógiámsátGiámsát trình luyện mạng Chính mạngcó khả điều chỉnh giá trị trọng số cho đầu ... MẠNGNEURAL Phân loại mạngNeural I Việc phân loại mạngNeural dựa số tiêu chí khác nhau, dựa tiêu chí đặc trưng khả họcmạng Neural, theo tiêu chí mạngNeural chia làm hai loại: - MạngNeuralhọc ... trình luyện, mạng kiểm tra cách nhập vào liệu đầu vào (inputs) kiểm tra xem liệu gần tới mức so với kết yêu cầu MạngNeuralhọcgiámsátHọckhônggiámsát hay gọi tự tổ chức Mạngkhông cung cấp...
... Hopfield thành mạng Hopfield rời rạc mạng Hopfield liên tục 3.1.1 Mạng Hopfield rời rạc Mạng Hopfield rời rạc mạng tính rời rạc (đầu rời rạc) làm việc chế độ không đồng Trường hợp mạng nhận giá ... tích lũy qua lớp 12 Mạng nơron Hopfield Mạng phản hồi lớp (nổi bật mạng Hopfield) có cấu trúc đơn giản dễ phân tích, không chứa sai số tích lũy Mạng nghiên cứu thực với phần động học tuyến tính thích ... bên mạng lưu trữ ngưỡng nơ-ron Nói chung mạng hồi quy không ổn định, chí rối loạn, mạng cần phải tính toán lâu, chí lặp vô hạn trước đưa kết mong muốn Quá trình họccủa mạng hồi quy phức tạp mạng...
... Markov ẩn có đặc điểm sau: Từ trạng thái phát sinh kiện( hay gọi quan sát Chuỗi quan sát hàm xác suất trạng thái Chúng ta tính toán xác suất chuỗi trạng thái khác từ chuỗi quan sát - Như HMM ... thời gian ngắn - Phương pháp đơn giản có nhược điểm không xác đònh xác mẫu FRAME mẫu thực bắt đầu cho tín hiệu tiếng nói tương tự cho điểm cuối - Phương pháp không xác nêu môi CHƯƠNG III:TRÍCH ĐҺC ... tương tự), chu kỳ không gian (đối với tín hiệu ảnh dạng tương tự) ta đo tín hiệu lần - Quá trình tạo chuỗi số biểu CHƯƠNG II:XӰ LÝ SӔ TÍN HIӊU PHҪN 2: BӜ LӐC TÍN HIӊU Bộ lӑc có vai trò quan trọng...
... chậm - Khôngcó cấu trúc xử lý song song - Khôngcó khả học ghi nhớ Trên ta tóm tắt số phương pháp nhận dạng phi tuyến đơn giản Kết đạt phương pháp đư ợc sử dụng thực tế hạn chế đối tượng có tính ... Quá trình - e u^ Mạng nơron Hình 2.15: Nhận dạng động học nghịch 2.3.3 Ưu điểm mạng nơron * Mạng nơron có khả xử lý song song, với tốc độ xử lý nhanh công cụ đầy hứa hẹn khoa học tính toán, nhận ... tốc độ xử lý tính toán theo thời gian thực * Mạng nơron nhân tạo có khả học thích nghi, thích ứng trình tự chỉnh điều khiển tự động * Mạng nơron có khả tổng quát hoá áp dụng để dự báo lỗi hệ...
... tất biển báo mà không cần xác định loại biển báo Không phải so sánh với mẫu Có thể xác định trường hợp biển báo bị biến dạng Nhược điểm: Chưa phân biệt biển báo phần ảnh có bố cục & phân ... Nhận dạng biển báo Đặc trưng biển báo cấm đỗ xe : Có vùng liên thông màu xanh (h.1) Kết hợp với màu đỏ viền có vùng liên thông lỗ hổng (h.4) Khung hình (h.B) lấy cách làm đầy ... làm đầy vùng liên thông màu xanh lần (h.2-h.3) h.B h.1 h.2 h.3 h.4 trang Nhận dạng biển báo Từ ta có sơ đồ phân tích để xác định biển báo cấm đỗ xe sau: trang Nhận dạng biển báo Thuật toán : xác...
... tư thẳng đứng ảnh đen trắng.Cho đế ngày hôm toán mở rộng cho ảnh màu, có nhiều khuôn mặt cùng ảnh, có nhiều tư thay đổi ảnh Không mà mở rộng phạm vi từ môi trường xung quanh đơn giản (trong phòng ... khuôn mặt người Tùy theo phương pháp thuật toán mà có cách xác định khác Việc xác định khuôn mặt người có khó khăn định như: Mặc dù có rất nhiều cách để xác định mặt người tùy nhiên ... từ mẫu không được phân loại tốt kết hợp C1 C2: mẫu lại D mà C1 C2 cho kết khác Như vậy, D3 gồm mẫu mà C1 C2 hoạt động không hiệu Sau cùng, huấn luyện phân loại C3 từ D3 Bây giờ có strong...
... l họckhơng thầy: Trong kỹ thuật học này, hồi tiếp từ môi trường biết tínhiệu yêu cầu mạng nên nào, chúng có chưa – giống họccógiám sát, mà nói chung mạng neuron phải tự phát mối liên hệ có ... số liên kết mạng trình tiếp tục thỏa mn tiu chuẩn no Có cách sử dụng tập mẫu học: dùng mẫu – hết mẫu đến mẫu khác, sử dụng đồng thời tất mẫu lúc Hình 18: Mô hình họccógiámsát + Họckhơng cĩ ... nhiều có thông tin chi tiếtnày Do thường phải sử dụng thuật toán học tăng cường” học tăng cường, liệu huấn luyện thô chúng “ ước lượng” để so sánh với “sự truyền kiến thức” hồi tiếp họccógiám sát...
... tư thẳng đứng ảnh đen trắng.Cho đế ngày hôm toán mở rộng cho ảnh màu, có nhiều khuôn mặt cùng ảnh, có nhiều tư thay đổi ảnh Không mà mở rộng phạm vi từ môi trường xung quanh đơn giản (trong phòng ... khuôn mặt người Tùy theo phương pháp thuật toán mà có cách xác định khác Việc xác định khuôn mặt người có khó khăn định như: Mặc dù có rất nhiều cách để xác định mặt người tùy nhiên ... từ mẫu không được phân loại tốt kết hợp C1 C2: mẫu lại D mà C1 C2 cho kết khác Như vậy, D3 gồm mẫu mà C1 C2 hoạt động không hiệu Sau cùng, huấn luyện phân loại C3 từ D3 Bây giờ có strong...
... hướng 1: Nghiên cứu khả ND chất tự nhiên người số vật sống khác có Hướng liên quan đến ngành nghiên cứu:tâm lý học, sinh học, vật lý học – Định hướng 2: Phát triển lý thuyết phương pháp xây dựng ... phân hoạch cho lưỡng phân có chứa dạng Số phép lưỡng phân tuyến tính phân hoạch Ω cho có lưỡng phân không chứa dạng Số phép lưỡng phân tuyến tính phân hoạch cho lưỡng phân có chứa dạng ⇒ Từ suy số ... học nhận dạng hai định hướng khoa học nhận dạng(KHND) a Sự đời KHND Có thể giải thích đời KHND dựa hai nguyên nhân sau đây: – KHND đời bắt nguồn từ việc quan sát nhận dạng tự nhiên người số sinh...
... thấy mạng gồm nút ẩn mạnghọc hàm Mạngcó hai nút ẩn có khả tổng quát hoá tốt (tuy không xác hoàn toàn với mẫu tạo nên giáng điệu gần với hàm cần xấp xỉ không khít với nhiễu mẫu học) Các mạngcó ... học chưa đủ học thuộc mạng Vấn đề mấu chốt xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo làm mạngcó khả tổng quát hoá cao để đưa kết tốt với trường hợp đầu vào mạngkhông nằm tập mẫu dùng để luyện mạng Giống ... vào mạngcó giá trị tuyệt đối lớn ta cần chuẩn hoá khoảng có giá trị nhỏ, không nơ-ron lớp ẩn ban đầu đạt giá trị bão hoà trình họcmạngkhông đạt kết mong muốn Với dạng hàm giá trị đầu vào mạng...
... Chƣơng 5: MẠNGNEURAL NHÂN TẠO 5.1 49 Khái niệm 49 iv 5.1.1 Neural nhân tạo 5.1.2 Mạngneural nhân tạo 52 52 Huấn luyện mạngneural 53 54 5.3.2 Họckhônggiámsát 54 5.3.3 Học tăng cường 54 Mạng perceptron ... 5.4.1 Mạng perceptron lớp đơn 55 5.4.2 Mang perceptron nhiều lớp 56 5.4.3 Thuật toán lan truyền ngược ứng dụng mang MPL 5.5 51 5.3.1 Họccógiámsát 5.4 Phân loại mạngneural nhân tạo 5.2.2 Mạng ... hình neural nhân tạo 49 Hình 5.2: Sơ đồ đơn giản mạngneural nhân tạo 51 Hình 5.3: Mạng tiến với mức neural 52 Hình 5.4: Mạng tiến kết nối đầy đủ với mức ẩn mức đầu 52 Hình 5.5 : Mạng hồi quy neural...
... mảngcó dạng tích d dãy số thực dương, khônggiảmkhông bị chặn 3.2.2 Nhận xét Nếu {bn , n ∈ Nd } mảngcó dạng tích d dãy số thực dương, khônggiảmkhông bị chặn mảng số thực dương, có sai phân không ... 1.1.8 Nhận xét Mọi không gian Banach không gian 1-trơn Các không gian Lp p p < ∞) không gian min{2; p}-trơn Mọi (1 không gian Hilbert không gian 2-trơn Đặc biệt, đường thẳng thực R không gian 2-trơn ... nhà toán học quan tâm nghiên cứu Luật số lớn có nhiều ứng dụng thống kê, kinh tế, y học số ngành khoa học thực nghiệm khác Chính vậy, việc nghiên cứu luật số lớn ý nghĩa lý thuyết mà có ý nghĩa...
... thước N2, tức điểm không gian N2 chiều Các ảnh mặt, trình bày, không phân bố ngẫu nhiên không gian N2 chiều này, mà tập trung số điểm, mô tả không gian ảnh mặt không gian có số chiều nhỏ nhiều ... ℎề (2.10) Nghĩa ta cần tìm ánh xạ từ không gian n chiều xuống không gian nhỏ có k chiều (k
... ron (Neural) Hình 2.9: Cấu trúc mạngneural lớp Hình 2.10: Cấu trúc mạngneural nhiều lớp Hình 2.11: Tiến trình học Hình 2.12 : Sơ đồ khối mạng lan truyền ngược Hình 2.13: Mô hình tính toán neural ... 2.3.2.1 Cấu trúc mạngNeural Mỗi Neural (nút) đơn vị xử lý thông tin mạng neural, yếu tố để cấu tạo nên mạngneural w1k 28 input xi uk ∑ w2k F (.) yk wik b Hình 2.8: Cấu trúc nơ ron (Neural) Trong ... yk: kết xuất Neural b: thông số ảnh hưởng đến ngưỡng output 2.3.2.1.1 Mạng truyền thẳng lớp Đây cấu trúc mạngneural đơn giản Mạngneural gồm lớp xuất, lớp ẩn Hình 2.9: Cấu trúc mạngneural lớp...
... u di n t không gian th c sang không gian t n s (ph pha) Các thành ph n t n s c g i bi u di n không gian Fourier c a tín hi u - Bi c: Chuy i s bi u di n c ng t không gian Fourier sang không gian ... P2(x-1, y) P7(x+1, y) P6(x+1, y-1) P5(x, y+1) quanh p có pixel ché P1(x-1, y-1) P3(x-1, y+1) P6(x+1, y-1) P8(x+1, y+1) 2.1.3.2M t s không gian màu Không gian màu RGB (Red, Green, Bule) xanh cây, lam ... siêu âm C m bi n ti m c n siêu âm có th phát hi n h u h ho c không ph i kim lo i,ch t l ng ho c ch t r n,v t ho c m s ph n x l n) 22 ng kim lo i c (nh ng v t có h 2.2.2.2C u t o Nguyên lý ho ng...
... Thí dụ Như thí dụ cómạng G sau: u[6] s[7] t[6] v[8] Ta có ma trận biểu diễn mạng G : s 0 A= u 0 v t s u v t Tương tự từ mạng G’: u- u- s+ t+ s1 t6 v+ v- Ta có ma trận biểu diễn mạng G’ sau: A’ ... thị có hướng G = (V,E) bao gồm V tập đỉnh E cặp có thứ tự gồm hai phần tử khác V gọi cung THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Nếu mạngcó đa kênh thoại chiều, ta phải sử dụng đến khái niệm đa đồ thị có ... nhà bác học Mỹ Ford Fulkerson Trong chương trình bày thuật tốn Ford Fulkerson để giải tốn đặt nêu số ứng dụng tốn I PHÁT BIỂU BÀI TỐN 1 .Mạng Luồng mạng Định nghĩa Ta gọi mạng đồ thị có hướng...
... Thí dụ Như thí dụ cómạng G sau: u[6] s[7] t[6] v[8] Ta có ma trận biểu diễn mạng G : s 0 A= u 0 v t s u v t Tương tự từ mạng G’: u- u- s+ t+ s1 t6 v+ v- Ta có ma trận biểu diễn mạng G’ sau: A’ ... thị có hướng G = (V,E) bao gồm V tập đỉnh E cặp có thứ tự gồm hai phần tử khác V gọi cung THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Nếu mạngcó đa kênh thoại chiều, ta phải sử dụng đến khái niệm đa đồ thị có ... nhà bác học Mỹ Ford Fulkerson Trong chương trình bày thuật tốn Ford Fulkerson để giải tốn đặt nêu số ứng dụng tốn I PHÁT BIỂU BÀI TỐN 1 .Mạng Luồng mạng Định nghĩa Ta gọi mạng đồ thị có hướng...