Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài giảng "Học máy - Chương 4: Các phương pháp học có giám sát (Mạng nơron nhân tạo)" trình bày các nội dung: 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 Nhật Quang quangnn-fit@mail.hut.edu.vn Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ thông tin và truyền thông Năm học 2011-2012 Nôi dung môn hoc Giới thiệu chung 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 Lọc công tác 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 Thực hiện một tính toán cục bộ một hàm 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
