TAILIEUCHUNG - Kết hợp mạng nơ ron và giải thuật di truyền ứng dụng cho lớp bài toán nhận mẫu

Bài viết trình bày phương pháp tích hợp giải thuật di truyền (Genetic Algorithm: GA) và mạng nơron (Neural Network: NN) lan truyền ngược (Back Propagation: BP) để tránh cực tiểu cục bộ trong kỹ thuật học theo phương pháp hạ Graddient cho lớp bài toán nhận mẫu hoặc dự báo. | ISSN 2354-0575 KẾT HỢP MẠNG NƠ RON VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ỨNG DỤNG CHO LỚP BÀI TOÁN NHẬN MẪU Nguyễn Quang Hoan1 Nguyễn Thị Trang2 Nguyễn Thị Huyền1 Trương Quốc Khánh3 Nguyễn Thị Hoa4 1 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên 2 Trường Đại học Công nghệ Đông Á 3 Trường Trung Cấp nghề số 1 Hà Nội 4 Trường Cao đẳng Nghề Công nghệ Cao Hà Nội Ngày nhận 15 06 2016 Ngày sửa chữa 10 08 2016 Ngày xét duyệt 19 09 2016 Tóm tắt Bài báo trình bày phương pháp tích hợp giải thuật di truyền Genetic Algorithm GA và mạng nơron Neural Network NN lan truyền ngược Back Propagation BP để tránh cực tiểu cục bộ trong kỹ thuật học theo phương pháp hạ Graddient cho lớp bài toán nhận mẫu hoặc dự báo. Thực hiện vấn đề đó quá trình học NN được chia thành hai pha pha đầu sử dụng GA để xác định tập trọng số weights khởi đầu của mạng nơron nằm được vùng tối ưu pha hai dùng thuật toán lan truyền ngược để thu được tập trọng số tối ưu toàn cục cuối cùng. Các thử nghiệm phương pháp cho nhận mẫu vân tay được thực hiện. Kết quả học bằng cách tích hợp GA và mạng nơ ron được so sánh với việc học của mạng nơ ron không tích hợp và định hướng nghiên cứu tiếp được đề xuất Từ khóa Mạng nơron thuật toán lan truyền ngược giải thuật di truyền nhận mẫu dự báo. 1. Giới thiệu thuật toán lai và đột biến. Có nhiều phương pháp và công cụ khác nhau 4. Loại NST có độ thích nghi kém thay NST để giải bài toán dự báo và nhận mẫu 4 5 13 14 mới vào quần thể. 15 . Để giải quyết những trường hợp phi tuyến tốt hoặc tránh rơi vào tối ưu cục bộ chúng ta có thể dùng NN lai với GA 6 7 8 9 10 11 15 . NN có nhiều cấu trúc khác nhau nhưng thường dùng nhất là mạng BP 2 4 5 do hội tụ nhanh. Hạn chế của nó là kết quả học chỉ tìm được tập trọng tối ưu cục bộ 8 do đó một biện pháp là dùng GA để xác định giá trị các trọng số khởi đầu thuộc vùng tối ưu toàn cục đảm bảo mạng có bộ trọng số tối ưu toàn cục. Nội dung bài báo này là thử nghiệm kết hợp NN và GA để giải lớp bài toán nhận mẫu hoặc lớp bài toán dự báo. 2. Giải thuật di truyền GA .

• Quản trị mạng
• Mạng nơ ron
• Giải thuật di truyền ứng dụng
• Bài toán nhận mẫu
• Chu trình hoạt động của GA
• Thiết kế mạng nơron nhân tạo
• Số lượng nơ ron trong lớp ẩn
• Mạng nơ ron hiệu chỉnh giản đồ hướng anten mạng
• Cấu trúc mạng nơ ron
• Số lượng nơ ron
• Nghiên cứu mạng nơ ron thần kinh
• Ứng dụng mạng nơ ron
• Mạng nơ ron thần kinh
• Dự báo lũ các sông
• Dự báo lũ
• Dự báo chỉ số VN Index
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo
• Cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo
• Mạng truyền thẳng đa lớp
• Hệ suy diễn mở nơ ron
• Sử dụng mạng nơ ron
• Bài toán phụ tải điện năng
• Khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật mạng nơ ron
• Mạng máy tính
• Ứng dụng điều khiển trượt mạng nơ ron
• Điều khiển trượt
• Điều khiển trượt mạng nơ ron
• Cánh tay robot hai bậc tự do
• Luận văn thạc sĩ
• Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Lý thuyết mạng nơ ron
• Phân loại khuân mặt
• Khoa học máy tính
• Luận văn khoa học máy tính
• Mạng nơ ron học sâu
• Mạng nơ ron tích chập
• Nhận dạng khuôn mặt
• Nhận dạng khuôn mặt từ video
• Ước lượng băng thông
• Công nghệ trí tuệ nhân tạo
• Cấu trúc mạng nơ ron hồi quy
• Mô hình mạng nơ ron LSTM
• Mạng nơ ron truyền thẳng
• Mạng nơ ron lan truyền ngược
• Suy giảm độ dốc
• Machine learning cơ bản
• Deep learning
• Mạng Inception v3
• Kiến trúc mạng nơ ron
• Mô hình lưu trữ trạng thái trực giao tĩnh
• Hiệu chỉnh giản đồ phát xa anten mạng pha
• Anten mạng pha
• Giản đồ phát xạ
• Mạng nơ ron Wavelet
• Nhận dạng hệ động lực
• Huấn luyện mạng Wavelet
• Cấu trúc của mạng Nơron wavelet
• Xử lý liên kết điểm dấu ra đa
• Công cụ mạng nơ ron hopfield
• Mạng nơ ron hopfield
• Phương pháp mạng nơron
• Thuật toán liên kết điểm dấu
• Joint probability data association
• Công nghệ xây dựng
• Mạng nơ ron nhân tạo dự báo
• Công tác hỗn hợp bê tông tự lèn
• Bê tông tự lèn
• Ứớc lượng phi tuyến tính
• Khả năng lấp đầy
• Khả năng chảy xuyên
• Phân loại ảnh viễn thám
• Dữ liệu không gian địa lý
• Mạng nơ ron một lớp
• Thuật toán huấn luyện mạng
• Mạng Nơ ron hồi quy
• Recurrent Neural Networks
• Sequential data
• Mạng nơ ron truyền thống
• Mạng LSTM
• Nhận dạng biển số ô tô
• Tạp chí khoa học
• Nghiên cứu mạng nơ ron nhân tạo
• Dự báo lưu lượng nước
• Hồ Hoà Bình
• Điều khiển thích nghi
• Thích nghi theo mô hình tham khảo
• Mô hình tham khảo
• Tham khảo dựa trên mạng nơ ron RBF
• Mô hình mạng nơ ron RBF
• Giải bài toán thủy lực hỗn hợp
• Công nghệ mạng Nơ ron tế bào
• Mạng nơ ron tế bào
• Phương trình thủy lực hỗn hợp
• Phương trình Saint venant
• Nhận dạng chữ số viết tay
• Multi layer perceptron
• Mô hình mạng nơ ron tích chập
• Kiến trúc CNN
• Kết hợp mạng Nơ ron và logic mờ
• Mạng Nơ ron và logic mờ
• Điều khiển quỹ đạo chuyển động
• Robot tự hành trong môi trường không xác định
• Môi trường không xác định
• Điều khiển phi tuyến phương tiện ngầm
• Mạng nơ ron thích nghi
• Phương tiện ngầm
• Điều khiển phi tuyến
• Chỉ số nén của đất
• Lựa chọn cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo
• Dự báo chỉ số nén của đất
• Chỉ số nén Cc của đất đá
• Mô hình mạng nơ ron nhân tạo
• Mạng nơ ron nhân tạo đa lớp MLP
• Trí thông minh nhân tạo
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên