Luận án cao học – chương 2 ” Mạng neuron nhân tạo “

Mạng Neuron Nhân Tạo

Lĩnh vực: Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo

Nội dung tài liệu:

Tài liệu này trình bày một cách tổng quan về mạng neuron nhân tạo, bắt đầu từ lịch sử phát triển và các ứng dụng đa dạng của chúng. Nội dung đi sâu vào cấu trúc và nguyên lý hoạt động của neuron sinh học, từ đó làm cơ sở để giới thiệu mô hình neuron nhân tạo với các biến thể một ngõ vào và nhiều ngõ vào. Các hàm truyền phổ biến như tuyến tính, Log Sigmoid, và Hyperbolic tangent sigmoid cũng được mô tả chi tiết. Tài liệu tiếp tục phân loại mạng neuron dựa trên kiểu kết nối và số lớp, bao gồm mạng truyền thẳng, mạng hồi qui, mạng một lớp và mạng nhiều lớp. Các phương pháp huấn luyện mạng như học có giám sát, học không giám sát (bao gồm học cạnh tranh và cấu hình tự tổ chức), và học tăng cường cũng được trình bày. Cuối cùng, một số giải thuật huấn luyện thông dụng, đặc biệt là giải thuật truyền ngược (backpropagation) và các biến thể của nó, được giới thiệu.

Mục lục chi tiết:

• 2.1 Lịch sử phát triển và các ứng dụng của mạng Neuron
• 2.2 Bộ não người và Neuron sinh học
• 2.3 Mô hình Neuron nhân tạo
  • 2.3.1 Mô hình neuron 1 ngõ vào
  • 2.3.2 Mô hình neuron nhiều ngõ vào
• 2.4 Mạng Neuron
  • 2.4.1 Phân loại mạng neuron
  • 2.4.2 Mạng neuron 1 lớp
  • 2.4.3 Mạng neuron nhiều lớp
• 2.5 Huấn luyện mạng
  • 2.5.1 Học có giám sát
  • 2.5.2 Học không giám sát
    • Giải thuật học cạnh tranh
    • Cấu hình tự tổ chức
  • 2.5.3 Học tăng cường
• 2.6 Một số Giải thuật huấn luyện thông dụng
• 2.7 Qui trình thiết kế mạng Neuron ứng dụng
• 2.8 Vài kỹ thuật phụ trợ
  • 2.8.1 Tiền xử lý dữ liệu
  • 2.8.2 Khả năng tổng quát hóa của mạng
  • 2.8.3 Kích thước tối ưu của mạng
• 2.9 Tóm tắt
• Tài liệu tham khảo chương 2