TAILIEUCHUNG - Báo cáo: Luật học perceptron

Một trong những câu hỏi chúng tôi nêu ra trong chương 3 là: "Làm thế nào để chúng ta xác định ma trận trọng số và hệ số hiệu chỉnh cho các mạng perceptron với nhiều đầu vào, trường hợp không thể hình dung ranh giới quyết định?" Trong chương này, chúng tôi sẽ mô tả một thuật toán cho phép đào tạo mạng perceptron, để giải quyết vấn đề phân loại. | LUẬT HỌC PERCEPTRON Nguyễn Thành Trung Lớp :THB – K53 Khoa: Công nghệ thông tin ĐH Nông nghiệp Hà Nội NỘI DUNG Mục tiêu Lý thuyết và ví dụ Luât học Kiến trúc Perceptron Perceptron một noron Perceptron nhiều noron Luật học Perceptron Kiểm tra vấn đề Xây dựng Luật học Luật học thống nhất Huấn luyện mạng perceptron nhiều noron Tóm tắt kết quả Bài tập mẫu Kết luận Mục tiêu Một trong những câu hỏi chúng tôi nêu ra trong chương 3 là: "Làm thế nào để chúng ta xác định ma trận trọng số và hệ số hiệu chỉnh cho các mạng perceptron với nhiều đầu vào, trường hợp không thể hình dung ranh giới quyết định?" Trong chương này, chúng tôi sẽ mô tả một thuật toán cho phép đào tạo mạng perceptron, để giải quyết vấn đề phân loại. Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách giải thích một luật học và sau đó sẽ phát triển các luật học perceptron. Chúng tôi sẽ kết thúc bằng việc thảo luận những lợi thế và hạn chế của mạng perceptron đơn lớp. Thảo luận này sẽ dẫn chúng ta đến các chương sau. Lý thuyết và ví dụ Trong năm 1943, Warren McCulloch và Walter Pitts giới thiệu một trong những neuron nhân tạo đầu tiên. Các tính năng chính của mô hình neuron của họ là sự tổng hợp có trọng số của tín hiệu đầu vào được so sánh với ngưỡng để tìm đầu ra của neuron. Khi tổng lớn hơn hoặc bằng ngưỡng, đầu ra là 1. Khi tổng nhỏ hơn ngưỡng, đầu ra là 0. Họ tiếp tục cho thấy mạng neuron có thể tính toán số học hoặc hàm logic. Không giống như các mạng sinh học, các thông số mạng của chúng được thiết kế mà không có phương pháp đào tạo có sẵn. Tuy nhiên, mối quan hệ giữa sinh học và máy tính kỹ thuật số tạo ra rất nhiều sự quan tâm. Trong cuối những năm 1950, Frank Rosenblatt và một số nhà nghiên cứu khác phát triển một lớp học về mạng neuron là perceptrons. Các neuron trong mạng này cũng tương tự như của McCulloch và Pitts. Đóng góp quan trọng của Rosenblatt là giới thiệu một luật học để huấn luyện các mạng perceptron để giải quyết vấn đề nhận dạng mẫu. Ông đã chứng minh rằng luật học của mình sẽ luôn luôn hội tụ về .

• Khoa học tự nhiên
• tài liệu học đại học
• Luật học perceptron
• Kiến trúc Perceptron
• Luật học thống nhất
• Xây dựng Luật học
• Perceptron nhiều noron
• ôn thi cao đẳng
• Đề thi thử đại học môn toán năm 2012
• đề thi toán đại học
• tài liệu luyện thi đại học
• bài tập trắc nghiệm
• cấu trúc đề thi đại học
• ngân hàng đề thi trắc nghiệm
• tài liệu ôn thi đại học
• bộ đề thi đại học
• đề thi thử đại học
• tuyển sinh đại học cao đẳng
• các đề thi đại học