Bài giảng Khai phá web - Bài 2: Học máy (Phần 2). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: mạng nơ-ron tiến; mạng nơ-ron nhân tạo; hàm kích hoạt sigmoid; mạng nơ-ron tích chập; mạng nơ-ron hồi quy; kết hợp các bộ phân loại; . Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng! | BÀI 2 HỌC MÁY TIẾP 7. Mạng nơ-ron tiến Mạng nơ-ron nhân tạo ANN mô phỏng hệ thống nơ-ron sinh học của bộ não người là một mạng lưới bao gồm các nơ-ron nhân tạo liên kết với nhau. ANN có thể coi là một kiến trúc tính toán phân tán và song song Mỗi nơ-ron nhận tín hiệu đầu vào thực hiện tính toán cục bộ tạo thành tín hiệu đầu ra. Giá trị đầu ra phụ thuộc vào đặc tính của mỗi nơ-ron và các liên kết của nó với các nơ-ron khác trong mạng ANN thực hiện việc học ghi nhớ và tổng quát hóa thông qua việc cập nhật giá trị trọng số của các liên kết giữa các nơ-ron Hàm mục tiêu phụ thuộc vào kiến trúc mạng đặc tính của mỗi nơ-ron chiến lược học và dữ liệu học 2 Nơ-ron nhân tạo perceptron x0 1 w0 b Trọng số điều chỉnh x1 1 w1 x2 1 w2 . sum f . wn xn 1 Bộ trọng số Hàm kích hoạt Tín hiệu đầu vào 3 Hàm kích hoạt sigmoid 1 f u 1 e-α u θ Được dùng phổ biến Tham số α xác định độ dốc Giá trị trong khoảng 0 1 Hàm và đạo hàm liên tục 4 Kiến trúc mạng ANN Kiến trúc mạng ANN được xác định bởi Số lượng tín hiệu đầu vào đầu ra Số lượng tầng Số nơ-ron trong mỗi tầng Sự liên kết của các nơ-ron Một tầng gồm một nhóm các nơ-ron Tầng đầu vào nhận tín hiệu đầu vào Tầng đầu ra trả về tín hiệu đầu ra Các tầng ẩn nằm giữa tầng đầu vào và đầu ra Trong mạng lan truyền tiến FNN đầu ra của một nơ-ron không liên kết ngược trở lại làm đầu vào của nơ-ron khác trong cùng tầng hoặc một tầng trước đó 5 Ví dụ FNN tầng đầu vào trọng số điều chỉnh tầng ẩn tầng đầu ra VD FNN có 3 tầng - Tầng đầu vào gồm có 4 tín hiệu - Tầng ẩn có 5 nơ-ron - Tầng đầu ra có 2 nơ-ron ứng với 2 tín hiệu đầu ra Số tham số 4 x 4 5 x 2 26 các mạng nơ-ron trong thực tế có 106 tham số 6 Hàm lỗi Xét một ANN có 1 giá trị đầu ra Đ v một ví dụ x y hàm lỗi Ex w 1 2 y-y 2 trong đó y là giá trị đầu ra của ANN Hàm lỗi đối với tập dữ liệu D ED w 1 D x DEx w 7 Suy giảm gradient Gradient của E ký hiệu E là một véc-tơ hướng lên trên có độ dài tỉ lệ với độ dốc của E E xác định hướng gây ra việc tăng nhanh nhất giá trị E E E E E w w1 w2 wn trong đó n .
