Bài thu hoạch mạng Nơron pot

Nhóm:
Nguyễn Phạm Anh Khoa
Thái Hồng Bình
Nguyễn Thị Thảo Quyên
GVHD: Th.S KH Nguyễn Thiện Minh
Nội dung trình bày
1. Học Máy (Machine Learning)
1.1 Định nghĩa
1.2 Phân loại máy học
1.3 Ứng dụng
2. Mạng Nơ-ron (Neural Network)
2.1 Giới thiệu
2.2 Khái niệm về Nơ-ron (Neuron cell)
2.3 Khái niệm về mạng Nơ-ron nhân tạo (ANN)
2.3.1 Các thành phần bên trong mạng Nơ-ron nhân tạo
2.3.2 Các đặc trưng của một mạng nơ ron
2.3.3 Mô hình Thu thập, Phân tích và Xử lý dữ liệu
3. Tài liệu tham khảo
1. Học máy
1.1 Khái niệm:

là một ngành khoa học nghiên cứu các thuật toán cho
phép máy tính có thể học được các khái niệm (concept).

Phân loại: Có hai loại phương pháp học máy chính:
•
Phương pháp quy nạp
•
Phương pháp suy diễn

Các nghành khoa học liên quan:

•
Lý thuyết thống kê.
•
Các phương pháp tính.
2.1 Phân loại máy học

Huấn luyện có giám sát (supervised training)

Học không có giám sát (tự học) (unsupervised
training)
1.3 Ứng dụng

Nhận dạng mẫu (Pattern Recognition)

Vật lý (Physical)

Chẩn đoán trong y tế

Phân loại (Classification)

Dự báo (Prediction)

Tối ưu hóa (Optimization)

Chơi trò chơi (Game)

Robot
Nhận dạng mẫu (Pattern Recognition)
Ví dụ: Nhận dạng đèn tín hiệu giao thông
Phân loại (Classification)


Một công ty bảo hiểm muốn phân loại ra những loại đơn
mang tính rủi ro cao

Một công ty trực tuyến muốn hệ thống email được phân
loại ra mail nào là spam và non-spam.
Dự báo (Prediction)

Mạng Nơron áp dụng chung vào những vấn đề dự báo tài
chính, dự báo về thời tiết…
Vật lý (Physical)
Phân tích ảnh thiên văn, tác động giữa các hạt …
Game
TicTacToe, Chess …
Robot
Robot đánh bóng bàn, cá robot, robot chơi rubik…
Robot giúp việc gia đình
2. Mạng Nơ-ron
2.1 Giới thiệu:

Mạng nơron nhân tạo xuất phát từ việc mô phỏng hoạt động
của bộ não con người.

Mạng nơron là các mô hình tính toán chứa các đơn vị xử lý
có khả năng truyền thông với nhau bằng cách gửi các tín
hiệu đến lẫn nhau thông qua các liên kết có trọng số.

Có khả năng thích nghi, nghĩa là “học từ các mẫu” thay vì
“lập trình”.
2.2 Khái niệm về Nơ-ron (Neuron cell)

Mỗi nơ-ron có 3 phần chính:

Thân tế bào (soma)

Tua gai (dendrite)

Sợi trục (axon)
Hình: sơ đồ một nơ ron sinh học
Hình: sơ đồ 5 nơ ron liên kết với nhau
2.3 Khái niệm về mạng ANN(Mạng Nơ-ron nhân tạo)
là một mô hình toán học hay mô hình tính toán được xây dựng
dựa trên các mạng nơ-ron sinh học. Nó gồm có một nhóm các
nơ-ron nhân tạo nối với nhau, và xử lý thông tin bằng cách
truyền theo các kết nối và tính giá trị mới tại các nút.
2.3.1 Kiến trúc của một mạng nơ-ron

Có nhiều kiểu kiến trúc mạng nơ-ron khác nhau nhưng
thông dụng nhất là kiến trúc mạng nơ-ron truyền thẳng
nhiều lớp:

Lớp Input (đầu vào)

Lớp ẩn

Lớp Output (đầu ra)
Hình: Mô hình nơ ron đơn giản với nhiều đầu vào và một đầu ra
2.3.2 Các đặc trưng của một mạng nơ ron:
Ngoài các tính chất của một neuron đơn lẻ, một mạng
neuron còn được đặc trưng bởi các tính chất toàn cục như
sau:


Hình thái mạng (network topology)

Giải thuật học (learning algorithm)

Sơ đồ mã hóa (encoding schema)
Hình : Các hình thái mạng neuron khác nhau.
2.3.3 Mô hình Thu thập, Phân tích và Xử lý dữ liệu
Xác định yêu cầu về dữ liệu

Dữ liệu nào có liên quan trực tiếp đến bài toán.

Dữ liệu nào có thể không liên quan.
Thu thập, phân tích dữ
liệu
Tiền xử lý
dữ liệu
Mạng nơron
Hậu xử lý
dữ liệu
Phân tích sơ bộ dữ liệu (Thống kê và Trực quan hóa)
Kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu
Phân hoạch dữ liệu (Huấn luyện/Kiểm tra/Kiểm định)
Biến đổi
Điều chỉnh giá trị về khoảng (0,1) hoặc (-1,1)
Áp dụng một hàm toán học cho các giá trị (chẳng hạn
hàm logarit hay bình phương)
Mã hóa các biến số / Trích chọn đặc trưng.
Tùy thuộc vào ứng dụng và quá trình tiền xử lý.
Phân loại

Dự báo,
…
Tài liệu tham khảo
[1] Jeff Heaton – Introduction to neural networks for C#
[2] Wikipedia – Bách khoa toàn thư mở - Học máy
/>[3] Wikipedia – Bách khoa toàn thư mở - Mạng nơ-ron nhân tạo
/>[4] Đồ án tốt nghiệp – Lý thuyết mạng nơ-ron
/>[5] Võ Huỳnh Trâm – Trần Ngân Bình - Đại học Cần Thơ - Giáo Trình Trí
Tuệ Nhân Tạo
[6] Trần Đức Minh – Luận văn thạc sỹ khoa học - Mạng nơ-ron truyền thẳng
và ứng dụng trong dự báo dữ liệu
[7] Gary Lynn – Introcduction to neural networks and neuro solutions
/>Thank you for pay attention!