TAILIEUCHUNG - Mạng nơron thẳng, các luật học và ứng dụng trong truyền động điện

Trong những năm gần đây, lý thuyết mạng nơron đã phát triển rất mạnh mẽ. Cùng với sự phát triển vượt bậc của công nghệ vi điện tử, mạng nơron đã được áp dụng thành công và rộng rãi vào các ngành công nghiệp khác nhau như: nhận dạng tiếng nói, xử lý hình ảnh, các ứng dụng trong điện tử công suất và truyền động điện. Người ta cũng mong đợi rằng, sự phát triển của công nghệ mạng nơron sẽ mở ra một kỷ nguyên mới về những chiếc máy thông minh, có thể suy nghĩ và ra quyết định như con người. Giống như bộ não con người, mạng nơron có khả năng học, nhớ và tổng quát hóa dữ liệu đầu vào. Những khả năng đó cùng với sự linh hoạt của các cấu trúc mạng nơron sẽ quyết định hành vi thông minh của máy móc. Bài báo này đề cập đến mô hình nơron nhân tạo, mạng nơron trong truyền động điện. | CÔNG NGHỆ ÚNG DỤNG MẠNG NORON THẮNG CÁC LUẬT HỌC VÀ ÚNG DỤNG TRONG TRUYỀN ĐỘNG ĐIỆN Đào Hũfu Hùng Tạ Cao Minh Bộ môn Tự dộng hóa XNCN - Trường Đạì học Bách Khoa Hà Nội Trong những nãm gần đây lý thuyết mạng nơron đã phát triến rất mạnh mẽ. Cúng với sự phát triển vượt bậc cùa cõng nghệ vi điện tử mạng nơron đã được áp dụng thành công vả rộng rãi vào các ngành công nghiệp khác nhau như nhận dạng tiếng nói xử lý hình ảnh các ứng dụng trong điện tử công suất và truyền động điện. Người ta cũng mong đợi rằng sự phát triển của công nghệ mạng nơron sẽ mờ ra một kỷ nguyên mới về những chiếc máy thông minh có thể suy nghĩ và ra quyết định như con người. Giống như bộ não con người mạng nơron có khả năng học nhớ và tống quát hóa dữ liệu đầu vào. Những khả năng đó cùng với sự linh hoạt cùa các cấu trúc mạng nơron sẽ quyet định hành vi thông minh của máy móc. Bài báo này đề cập đến mô hình nơron nhân tạo mạng nơron thẩng các luật học cho mạng nơron và ứng dụng của mạng nơron trong truyền động điện. Mạng ndron tháng Mô hình nơron nhân tạo là phỏng theo nơron sinh học. Điển hình là mô hình nơron McCulloch-Pitts 1943 - xem hình số 1 . Các nơron sinh học được nối với nhau như thế nào vẫn là một bí ẩn đối với các nhà khoa học nhưng họ đã đế xuất được hơn 60 mó hỉnh mạng khác nhau. Tuy nhiên những mô hình đó có giống với mạng nơron sinh học trong bộ não con người hay không thì hoàn toàn không quan trọng. Điều quan trọng cần xet đến ở đáy là nó có giúp chúng ta giẳi quyết được các bài toán kỹ thuật hay không Mạng nơron được phân thành mạng nơron thẳng và mạng nơron phản hổi tùy thuộc vào cách nối giữa các nơron. Hình 1 Mò hình noron nhân tạo của McCulloch-Pitts T Threshold Mạng nơron thắng chỉ cho phép tín hiệu chảy theo một Chieu duy nhất tư đầu vào đến đầu ra. Các nơron trong mạng được tổ chức thành từng lớp. Hình 2 trình bày một mạng nơron thắng 4 lớp gồm có 1 lớp vào 1 lớp ra và 2 lớp ấn. Các nơron được nối với nhau bởi các khối lượng khối lượng có thể thay đối được - tương ứng với

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
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.