TAILIEUCHUNG - Bài giảng Học máy (IT 4862): Chương 4.6 - Nguyễn Nhật Quang

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Giải thuật di truyền - Genetic algorithm). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Giới thiệu về giải thuật di truyền, các toán tử di truyền, biểu diễn giả thiết. Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên Công nghệ thông tin dùn làm tài liệu học tập và nghiên cứu. | 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 Giải thuật di truyền (Genetic algorithm) Các phương pháp học không giám sát L cộng Lọc ộ tác tá Học tăng cường Học Máy – IT 4862 2 Giải thuật di truyền – Giới thiệu Dựa trên (bắt chước) quá trình tiến hóa tự nhiên trong sinh học Áp p dụng ụ gp phương gp pháp p tìm kiếm ngẫu g nhiên ((stochastic search)) để tìm được lời giải (vd: một hàm mục tiêu, một mô hình phân lớp, ) tối ưu Giải thuật di truyền (Generic Algorithm – GA) có khả năng tìm được các lời giải tốt thậm chí ngay cả với các không gian tìm kiếm (lời giải) không liên tục rất phức tạp Mỗi khả năng ă của ủ lời giải iải được đ biểu biể diễn diễ bằng bằ một ộ chuỗi h ỗi nhị hị phân (vd: 100101101) – được gọi là nhiễm sắc thể (chromosome) • Việc biểu diễn này phụ thuộc vào từng bài toán cụ thể GA cũng được xem như một bài toán học máy (a learning problem) bl ) dựa d ttrên ê quá á ttrình ì h tối ưu hóa hó ((optimization) ti i ti ) Học Máy – IT 4862 3 Giải thuật di truyền – Các bước chính Xây dựng (khởi tạo) quần thể (population) ban đầu • Tạo nên một số các giả thiết (khả năng của lời giải) ban đầu • Mỗi giả thiết khác các giả thiết khác (vd: khác nhau đối với các giá trị của một số tham số nào đó của bài toán) Đánh giá quần thể • Đánh giá (cho điểm) mỗi giả thiết (vd: ( d bằng cách kiểm tra độ chính xác ác của hệ thống trên một tập dữ liệu kiểm thử) • Trong lĩnh vực sinh học, điểm đánh giá này của mỗi giả thiết được gọi là độ phù hợp (fitness) của giả thiết đó • Xếp hạng các giả thiết theo mức độ phù hợp của chúng, và chỉ giữ lại các giả thiết tốt nhất (gọi là các giả thiết phù hợp nhất – survival of the fittest) Sản sinh ra thế hệ tiếp theo .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.