... là: • M s M = −2 F (n )(t − a) M Tóm lại, thuậttoánlantruyềnngược phát biểu sau: THUẬTTOÁNLANTRUYỀNNGƯỢC - BACK-PROPAGATION Bước 1: Lantruyền xuôi đầu vào qua mạng: a0 = p am+1 = fm+1 ... b m (k ) − α s m ) T 2.4.2 Sử dụng thuậttoánlantruyềnngược Trên thuậttoánlantruyềnngược bản, sau ta bàn khía cạnh ứng dụng thuậttoánlantruyềnngược chọn lựa cấu trúc mạng, hội tụ ... toán LMS Sự phức tạp chỗ để tính gradient ta cần phải lantruyềnngược độ nhậy cảm từ lớp sau lớp trước nêu Bây ta cần biết điểm bắt đầu lantruyền ngược, xét độ nhậy cảm sM lớp cuối cùng: ∧...
... thuậttoánlantruyềnngược 17 Tìm hiểu mạng neural nhân tạo thuậttoánlantruyềnngược 18 PHẦN THUẬTTOÁNLANTRUYỀNNGƯỢC VÀ CHƯƠNG TRÌNH DEMO I ThuậttoánlantruyềnngượcThuậttoánlantruyền ... ổn định Lantruyềnngược phương pháp cho phép xác định tập trọng số tốt mạng để giải toán cho Việc áp dụng phương pháp lantruyềnngược trình lặp lặp lại nhiều lần hai tiến trình chính: lantruyền ... lớp lantruyềnngượcThuật toán: Đầu tiên ta cho lantruyền thẳng suốt mạng, qua phần tử neuron tiếp tục với hàm kích hoạt phần tử neuron Các mạng Tìm hiểu mạng neural nhân tạo thuậttoán lan...
... cảm lantruyềnngược qua mạng từlớp cuối trởvềlớp Cần nhấn mạnh thuậttoánlantruyềnngược lỗi sửdụng kỹthuật giảm theo hướng nhưthuật toán LMS Sựphức tạp ởchỗ đểtính gradient ta cần phải lan ... thu hoạch môn Hệ hỗ trợ định Sửdụng thuậttoánlantruyềnngược Trên thuậttoánlantruyềnngược bản, sau ta bàn vềcác khía cạnh ứng dụng thuậttoánlantruyềnngược chọn lựa cấu trúc mạng, hội ... đầu lantruyền ngược, xét độnhạy cảm s M lớp cuối cùng: Lê Hoàng Vân – CH1301071 Trang 25 Bài thu hoạch môn Hệ hỗ trợ định Bởi vì: nên ta có thểviết: Ởdạng ma trận sẽlà: Tóm lại, thuậttoán lan...
... có thuậttoánlantruyềnngược đươc trình bày phần 3.2 ThuậttoánlantruyềnngượcThuậttoánlantruyềnngược ứng dụng để giải toán điều khiển hệ phi tuyến phức tạp bất ổn định Lantruyềnngược ... Trang 17 CHƯƠNG 3: THUÂTTOÁNLANTRUYỀNNGƯỢC 3.1 Khảo sát nguyên lý mạng nơ-ron nhiều lớp lantruyềnngược Việc xử lý dạy nhiều mạng nơ-ron nhiều lớp dùng giải thuậtlantruyềnngược Minh họa sử ... mạng để giải toán cho Việc áp dụng phương pháp lantruyềnngược trình lặp lặp lại nhiều lần hai tiến trình chính: lantruyền tiến để thực ánh xạ lantruyềnngược sai số để cập nhật trọng số Các...
... mạng để giải toán cho Việc áp dụng phương pháp lantruyềnngược trình lặp lặp lại nhiều lần hai tiến trình chính: lantruyền tiến để thực ánh xạ lantruyềnngược sai số để cập nhật trọng số Các ... Mạng lớp lantruyềnngượcThuật toán: Đầu tiên ta cho lantruyền thẳng suốt mạng, qua phần tử neuron tiếp tục với hàm kích hoạt phần tử neuron Các mạng nghiên cứu với thuậttoán học lantruyền ... x(k) lantruyền từ lớp đầu vào qua lớp ẩn đến lớp đầu có kết y(k) Sau đó, sai số y(k) d(k) lantruyềnngược trở lại từ lớp đầu tới lớp đầu vào để cập nhật trọng số Đường nét liền diễn tả lan truyền...
... lại trọng số theo nguyên tắc lantruyềnngược sai số - gọi giai đoạn lantruyềnngược Như vậy, để học mẫu, mạng thi hành hai bước: lantruyền tiến – thực ánh xạ, lantruyềnngược sai số - cập ... nơron truyền thẳng thuậttoánlantruyền ngược: Tìm hiểu cấu trúc mạng nơron truyền thẳng thuậttoánlantruyềnngược Chương Chương trình thử nghiệm thuậttoánlantruyềnngượctoán dự báo thời ... lớp chọn hàm Sigmoid Đó toàn trình lantruyền tiến nơron trình huấn luyện Tiếp theo, trính lantruyền ngược, có giá trị đầu thực sự, tín hiệu lỗi tính toán để lantruyềnngược trở lại cập nhật...
... TOÁNLANTRUYỀNNGƯỢC Hàm lỗi: E(w) = ½ ∑d∈D ∑k∈outputs (tkd – okd)2 ouputs: tập tất nơ-ron đầu mạng tkd , okd : giá trị đích giá trị đầu tương ứng nơ-ron thứ k ứng với mẫu học d THUẬTTOÁNLAN ... THUẬT TOÁNLANTRUYỀNNGƯỢC BackPropagation (training_examples, ƞ, nin, nout, nhidden) in ni n whi hidden nhidd en woh out nout Khởi tạo trọng cho mạng với giá trị nhỏ THUẬTTOÁNLANTRUYỀN ... xji THUẬTTOÁNLANTRUYỀNNGƯỢC 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 η = 0.1 O2 THUẬTTOÁNLANTRUYỀN NGƯỢC...
... cận Trên sở lý thuyết mạng neural thuật giải lantruyềnngược trình bày chi tiết phần hai Phần cuối khóa luận chương trình minh họa cho phương pháp lantruyềnngược mạng neural Em xin cám ơn sâu ... án , chúng em sử dụng mạng feed-forward thuậttoánlantruyềnngược sai số Back Propagation để xử lý toán 11 Tiểu luận: Máy học 2.1.Thuật ToánLanTruyềnNgược Back Propagation Đây phương pháp ... dụng cụ thể cho toán đề cập phần I.2 Chương Những hạn chế phương pháp lantruyền ngược: Ngoài thành công giải thuật học lantruyền ngược, có số khía cạnh làm cho giải thuật trở nên chưa bảo đảm...
... mạng để giải toán cho Việc áp dụng phương pháp lantruyềnngược trình lặp lặp lại nhiều lần hai tiến trình chính: lantruyền tiến để thực ánh xạ lantruyềnngược sai 17 Phạm Xuân Dũng-CH1301007 ... số mạng, nghĩa mạng học thông qua sai sót Thuậttoánlantruyềnngược ứng dụng để giải toán điều khiển hệ phi tuyến phức tạp bất ổn định Lantruyềnngược phương pháp cho phép xác định tập trọng ... k, cho lớp đầu vào q=1 Khi ta có: q yi = 1yi = xi(k) cho tất i = 1,2,3,…,m (1.34) Bước (Lan truyền thẳng) Lantruyền tín hiệu thẳng xuyên suốt mạng sử dụng công thức (1.35) cho i q đầu lớp đầu...
... khả phân loại, cho phép thuật giải lantruyềnngược mô hình theo toán phân lớp tuyến tính liên tục Một neural tầng ẩn tầng xuất Sai số lantruyền ngược: sai số lantruyềnngược trình cập nhật ... sai số lantruyền Trọng số cập nhật công thức sau, với ∆wij phần thay đổi trọng số wij ∆wij = (l)ErrjOj wij = wij +∆wij Biến l biểu thị khả học hay mức độ học, số có giá trị khoảng Học lantruyền ... Minh Hải:Tìm tài liệu,nghiện cứu thuậttoánlantruyền ngược,đóng góp ý kiến xây dựng trương trình Trần Ngọc Quý: nghiên cứu ứng dụng mạng Neuron lantruyềnngược cho nhận dang ký tự,tìm hiểu...
... GIẢI THUẬTLANTRUYỀNNGƯỢC 3.1 Cấu tạo mạng neuron nhiều tầng 3.2 Giải thuậtlantruyền ngƣợc 10 3.2.1 Hàm squashing 11 3.2.2 Chi tiết giải thuậtlantruyền ... phức tạp Trong đó, giải thuậtlantruyền ngƣợc giải thuật dùng để học trọng số cho mạng neuron nhiều tầng Chương 3: Giải thuậtlantruyềnngược CHƯƠNG 3: GIẢI THUẬTLANTRUYỀNNGƯỢC Trong mạng ... ( x) 11 Chương 3: Giải thuậtlantruyềnngược Hàm [2] 3.2.2 Chi tiết giải thuậtlantruyềnngược (sử dụng hàm sigmoid) Phần trình bày chi tiết bƣớc giải thuậtlantruyền ngƣợc sử dụng hàm squashing...
... lantruyềnngược .15 Định nghĩa 15 Nguyên tắc hoạt động mạng lantruyềnngược .16 Tóm tắt thuật giải lantruyềnngược .21 III.ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON LAN ... thúc đầu vào mạng Trong ứng dụng mạng lantruyền ngược, có hai trình tính toán phân biệt Thứ trình lantruyền tiến thứ hai trình lantruyềnngược Trong trình lantruyền tiến, tất trọng số cung mạng ... Suốt trình lantruyền ngược, trọng số cập nhật cho sai số giá trị output kết mong đợi giảm dần sau lượt lantruyền Nguyễn Hải Toàn – CH1301110 15 GVHD: GS.TSKH Hoàng Văn Kiếm Mạng Nơron lan truyền...
... phƣơng pháp học lantruyền ngƣợc ( back-propagation) Tuy nhiên phải vài năm phƣơng pháp CH1301068 – TRỊNH ĐỒNG THẠCH TRÚC BÀI THU HOẠCH MÔN MÁY HỌC trở lên phổ biến Các mạng lantruyền ngƣợc ... trọng số liên kết đƣợc thay đổi suốt thời gian học Trong tiêu biểu thuậttoánlantruyền ngƣợc 2.1.3 Thuậttoánlantruyền ngƣợc Ta sử dụng số kí hiệu sau: j: neural thứ j (hay nút thứ j) ... nơi Các ứng dụng mạng neural đời ngày nhiều ngày hoàn thiện Điển hình ứng dụng: xử lý ngôn ngữ (Language Processing), nhận dạng kí tự (Character CH1301068 – TRỊNH ĐỒNG THẠCH TRÚC BÀI THU HOẠCH...
... điểm bật giải thuậtlantruyềnngược nói riêng phướng tiếp cận dựa học máy nói chung việc phát mặt nguời miêu tả phát khuôn mặt nhiều tình khác Chính vậy, em chọn giải thuậtlantruyềnngược để ... dụng với toàn cửa sổ Cấu trúc mạng Trong toán này, em sử dụng mạng noron tầng với giải thuật học lantruyềnngược [Type text] Hình 4- Mô hình mạng noron nhiều tầng Thuậttoán học: - Là trình thay ... người tải từ nguồn Internet - Dữ liệu chuẩn hóa phù hợp yêu cầu thuậttoán Sử dụng thuậttoán học lantruyền ngược” để huấn luyện mặt người II Ý định thực Tập mẫu khuôn mặt Tập mẫu khuôn mặt Ảnh...
... evasion, Gas pipeline control, Pole balancing • Machine Learning: Designing Neural Networks, Classifier Systems, Learning rules • Robotics: Trajectory Planning, Path planning • Combinatorial Optimization: ... lai ghép, đ t bi n, sinh s n ch n l c t nhiên Thu t tốn di truy n l n đ u đư c đưa b i John Holland, thu c trư ng đ i h c Michigan vào nh ng năm 1970 Ơng ta đ c bi t quan tâm t i vi c ng d ng ... trình máy tính có th mơ ph ng quy trình ti n hóa Ban đ u đư c g i d án tái s n xu t (reproductive plans), sau đư c bi t đ n ph bi n v i tên thu t tốn di truy n (genetic algorithms) Trong 30 năm qua,...
... TRUYỀN o Dựa chế tiến hóa tự nhiên o Được phát triển John Holland, University of Michigan (1970’s), K DeJong, D Goldberg Professor J.Holland Cung cấp kỹ thuật hiệu cho tối ưu hóa nghiên cứu máy...