Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Mạng nơron nhân tạo - Artificial neural network). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Giới thiệu mạng nơron nhân tạo, các ứng dụng điển hình, cấu trúc và hoạt động của một nơron nhân tạo, đầu vào và tổng kết dịch chuyển, hàm tác động - Giới hạn cứng, logic ngưỡng, kiến trúc mạng,. nội dung chi tiết. | Học Máy (IT 4862) Nguyễn ễ Nhật hậ Quang quangnn-fit@ Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ thông tin và truyền thông Năm học 2011-2012 Nội dung d môn ô học: h Giới thiệu chung g Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy Các phương pháp học dựa trên xác suất Các phương pháp học có giám sát Học mạng nơron nhân tạo (Artificial neural network) Các phương pháp học không giám sát L cộng Lọc ộ tác tá Học tăng cường Học Máy – IT 4862 2 Mạng nơ-ron nhân tạo – Giới thiệu (1) Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial neural network – ANN) Mô phỏng các hệ thống nơ-ron sinh học (các bộ não con người) ANN là một cấu trúc (structure/network) được tạo nên bởi một số lượng các nơ-ron (artificial neurons) liên kết với nhau Mỗi nơ-ron Có một đặc tính vào/ra Th hiệ Thực hiện một ột tính tí h toán t á cục bộ ((một ột hàm hà cục bộ) Giá trị đầu ra của một nơ-ron được xác định bởi Đặc tính vào/ra của nó Các liên kết của nó với các nơ-ron khác (Có thể) các đầu vào bổ sung Học Máy – IT 4862 3 Mạng nơ-ron nhân tạo – Giới thiệu (2) ANN có thể được xem như một cấu trúc xử lý thông tin một cách p phân tán và song g song g ở mức cao ANN có khả năng học (learn), nhớ lại (recall), và khái quát hóa (generalize) từ các dữ liệu học –bằng cách gán và điều chỉnh (thích nghi) các giá trị trọng số ố (mức độ quan trọng) của các liên kết giữa các nơ-ron Chứ năng Chức ă (hà (hàm mục tiê tiêu)) của ủ một ột ANN đ được xác á đị định h bởi Kiến trúc (topology) của mạng nơ-ron Đặc tính vào/ra của mỗi nơ nơ-ron ron Chiến lược học (huấn luyện) Dữ liệu ệ học ọ Học Máy – IT 4862 4 ANN – Các ứng dụng điển hình (1) Xử lý ảnh và Computer vision Xử lý tín hiệu Ví dụ: d Phâ Phân tí tích h tí tín hiệu hiệ và à hì hình h thái đị địa chấn, hấ động độ đất Nhận dạng mẫu Ví dụ: So khớp, khớp tiền xử lý, lý phân đoạn và phân tích ảnh, ảnh computer vision, vision nén ảnh, xử lý và hiểu các ảnh
