Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Huấn luyện mạng nơ-ron"
000000312827-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Thực nghiệm giải thuật cần chỉ ra và phân tích được tính hiệu quả của mô hình đa nhiệm trong huấn luyện đồng thời các mạng nơ-ron truyền thẳng. c) Tóm tắt cô đọng các nội dung chính và đóng góp mới của tác giả Luận văn đề xuất phương pháp tiến hóa đa nhiệm cho vấn đề huấn luyện mạng nơ-ron truyền thẳng trên cơ sở xem việc huấn luyện trọng số mạng nơ-ron tương đương với bài toán tối ưu hóa liên tục.
000000312827.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Đề tài luận văn: Giải thuật tiến hóa đa nhiệm vụ trong huấn luyện mạng nơ-ron truyền thẳng.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Có nhiều thuật toán có thể dùng cho việc huấn luyện các mô hình mạng nơ-ron. Phần lớn các thuật toán huấn luyện mạng nơ-ron sử dụng một kiểu xuống dốc (gradient descent - tiến dần tới cực tiểu địa phương) nào đó. Các phương pháp thường dùng cho huấn luyện mạng nơ-ron là: phương pháp tiến hóa, luyện thép (simulated annealing), expectation.
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
NGHIÊN CỨU MẠNG NƠ-RON TRUYỀN THẲNG VÀ HUẤN LUYỆN MẠNG NƠ-RON LAN TRUYỀN THẲNG SỬ DỤNG THUẬT TOÁN NGƯỢCHuấn luyện mạng nơ-ron lan truyền ngược là quá trình huấn luyện mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp, sử dụng phương pháp học có giám sát, thuật toánlan truyền ngược.Thuật toán lan truyền ngược thực chất là một quá trình lặp đi lặp lại nhiều lầnhai tiến trình chính:- Lan truyền thẳng để tính toán đầu ra thực tế.- Lan truyền ngược sai số để cập nhật các trọng số nhằm giảm thiểu sai số giữađầu ra thực
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Qua quá trình thử nghiệm, chúng tơi chọn được mạng Nơ-ron dùng nhận dạng là mạng truyền thẳng nhiều lớp với các thơng số của mạng như sau: lớp vào (input layer) gồm 200 nút (tương ứng với 200 điểm đặc trưng của mỗi mẫu dữ liệu đã phân tích). Hình 6: Cấu trúc mạng nơ-ron ứng dụng. 3.2 Huấn luyện mạng. Nĩi chung giải thuật huấn luyện mạng nơ-ron tương đối phức tạp. Chúng tơi đã áp dụng giải thuật huấn luyện Levenberg-Marquardt.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Do đĩ, chúng tơi quyết định trích các formant này và dùng nĩ để làm dữ liệu huấn luyện mạng nơ-ron.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mạng Nơ-ron: Nội dung chƣơng này trình bày tổng quan về mạng Nơ-ron, cách xây dựng mạng, đánh giá các yếu tố trong. quá trình huấn luyện mạng và tổng hợp một số phƣơng pháp nhận dạng chữ tƣợng hình dựa trên mạng Nơ-ron.. Nhận dạng chữ Hán-Nôm dựa trên mạng nơ-ron kết hơn GA: Chƣơng này đề xuất một phƣơng pháp ết hợp giải thuật di truyền trong quá trình huấn luyện mạng Nơ-ron nhằm tìm ra bộ trong số tối ƣu cho mạng. MẠNG NƠ-RON 2.1 Nơ-ron sinh học. Mỗi tế bào nơ-ron gồm ba phần:.
ctujsvn.ctu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Các ràng buộc ngõ vào của đối tượng:. 2.2.2 Nhận dạng đối tượng dùng mạng nơ- ron RBF. Mạng nơ-ron RBF áp dụng trong nghiên cứu này là một mạng truyền thẳng hai lớp (Liu, 2013), với 5 ngõ vào, 10 nút ẩn và một nút ra, như Hình 3.. Hình 3: Cấu trúc mạng nơ-ron RBF. Ngõ ra của nơ-ron thứ q thuộc lớp ẩn, được tính toán theo:. Để huấn luyện mạng nơ-ron RBF, ta giả sử tại thời điểm k, dữ liệu vào ra của đối tượng là {x(k), y d (k.
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Do đĩ, chúng tơi quyết định trích các formant này và dùng nĩ để làm dữ liệu huấn luyện mạng nơ-ron.
234407.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
CHƯƠNG 1: MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO. 1 1.1: Mụ hỡnh mạng nơ ron nhõn tạo. 1 1.1.1: Cấu trỳc một nơ ron nhõn tạo. 1 1.1.2: Cỏc cấu trỳc cơ bản của mạng nơ ron nhõn tạo. 4 1.2: Huấn luyện mạng. 6 1.2.2: Cấu trỳc và phương phỏp huấn luyện trong cỏc mạng nơ ron tiờu biờu.
234407-TT-VN.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Chơng 1 đã tìm hiểu nguyên lý chung về nơ ron nhân tạo, các cấu trúc mạng nơ ron tiêu biểu và các thuật toán cũng nh phơng pháp huấn luyện mạng. Chơng 2. ứng dụng mạng nơ ron trong nhận dạng hệ thốứg phi tuyến. Chơng 2 đi vào tìm hiểu ứng dụng của mạng nơ ron trong nhận dạng đối tợng động học phi tuyến. Chơng này đã chỉ ra đợc cấu trúc chung cũng nh phơng pháp huấn luyện một mạng nơ ron dùng để nhận dạng một đối tợng đã cho. Chơng 3. ứng dụng mạng nơ ron trong bài toán điều khiển.
000000105330.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Ứng dụng mạng nơ-ron trong E-learning Nguyễn Thị Kim Thoa_luận văn thạc sỹ khoa học 55 Hỡnh vẽ 2.14 Huấn luyện khụng cú giỏm sỏt 2.6.3 Một số luật huấn luyện cơ bản Luật huấn luyện (learning rule) là thủ tục dựng để hiệu chỉnh cỏc trọng số và hệ số bias của mạng (cũng cú thể gọi luật huấn luyện là luật học hoặc thuật toỏn huấn luyện mạng). Luật Perceptron được sử dụng để huấn luyện cho mạng Ứng dụng mạng nơ-ron trong E-learning Nguyễn Thị Kim Thoa_luận văn thạc sỹ khoa học 56một lớp.
000000105330-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Chương 2: Nghiên cứu tổng quan về mạng nơ-ron nhân tạo bao gồm khái niệm, mô hình toán học, kiến trúc của mạng, các phương pháp huấn luyện mạng và ứng dụng của mạng nơ-ron. Chương 3: Tìm hiểu kiến trúc, phương pháp huấn luyện một số mạng nơ-ron cơ bản và ứng dụng cho bài toán phân loại Chương 4: Trình bày cơ sở để phân loại người học theo tiêu chí, từ đó đưa ra được phiếu điều tra điều tra người học.
310384.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mạng Nơ ron sâu. Mạng nơ ron sâu cho mô hình âm học trong nhận dạng tiếng nói . Huấn luyện mạng Nơ ron sâu [13. Hệ thống nhận dạng tiếng nói [20. Cấu trúc của một hệ thống nhận dạng tiếng nói. Phân loại hệ thống nhận dạng tiếng nói. Các phương pháp nhận dạng tiếng nói. Các ứng dụng của nhận dạng tiếng nói. Mô hình GMM. Bộ công cụ nhận dạng tiếng nói Kaldi [2. NHẬN DẠNG TIẾNG VIỆT NÓI TRÊN NỀN BỘ CÔNG CỤ KALDI TÍCH HỢP MẠNG NƠ RON SÂU. Mô hình thư mục làm việc trong Kaldi.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Ngoài ra, ông và các cộng sự còn phải thiết kế. chương trình huấn luyện mạng để có thể thực hiện trên 02 GPU chạy song song. Mỗi GPU được giao thực hiện các phép tính toán độc lập, làm việc đồng thời và chỉ giao tiếp với nhau tại một số lớp nhất định.. Hình 23 mô tả kiến trúc mạng nơ-ron tích chập CNN do Krizhevsky và các cộng sự đề xuất với 8 lớp được thiết kế để có thể sử dụng hai GPU huấn luyện đồng thời.
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Các phương pháp trí tuệ nhân tạo đánh giá ổn định hệ thống điện 33Hình 3.3: Mạng phản hồi3.1.3 Huấn luyện mạng ANNMột mạng nơ ron được huyấn luyện sao cho với một tập các vector đầu vào X,mạng có khả năng tạo ra tập các vector đầu ra mong muốn Y của nó. Các phương pháp trí tuệ nhân tạo đánh giá ổn định hệ thống điện 34trong đó: x = (x1, x2.
tailieu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Các mạng nơ-ron chính được sử dụng trong ảnh y tế. Các mạng nơ-ron tiêu biểu được sử dụng cho tiền xử lý ảnh y tế. Mô hình huấn luyện MTANN. Lỗi trung bình huấn luyện của các MTANN. Mô hình nơ-ron cơ bản. Mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp. Mô hình mạng nơ-ron truyền thẳng 3 lớp. Kiến trúc huấn luyện của một MTANN. Các chức năng huấn luyện MTANN. Ảnh phục vụ huấn luyện. Hình 5.8 Ảnh huấn luyện HighPass cấp 1 của ảnh phổi và ảnh xương tương ứng. Ảnh kết quả huấn luyện.
www.scribd.com Xem trực tuyến Tải xuống
Muốn thiết kế được hệ điều khiển dùng mạng nơ ron, trước hết chúng ta cần hiểu được nguyên lý của mạng nơ ron. Chúng ta hãy xét một mạng nơ ron đơn giản gồm ba lớp: lớp vào (input layer) có 2 nơ ron, lớp ẩn (hiddenlayer) có 3 nơ ron và lớp ra (output layer) có một nơ ron như được minh họa trong hình sau (xem thêm Ví dụ 10.4 trong 10.3 Hệ thống điều khiển mạng nơ ron. Hình 1: Mạng nơ ron có ba lớp Giả thiết rằng mạng nơ ron này được huấn luyện dùng thuật toán lan truyền ngược (BPA).
www.academia.edu Xem trực tuyến Tải xuống
Ma trận lỗi của tập huấn luyện thể hiện kết quả quá trình 21 huấn luyện: có 10 quả xoài đạt chất lượng được mạng nơ-ron nhận dạng thuộc lớp đạt chất lượng, 0 quả xoài không đạt chất lượng được mạng nơ-ron nhận dạng thuộc lớp đạt chất lượng (xác suất lỗi : 0. 0 quả xoài đạt chất lượng được mạng nơ-ron nhận dạng thuộc lớp không đạt chất lượng (xác suất lỗi : 0. 13 quả xoài không đạt chất lượng được mạng nơ-ron nhận dạng thuộc lớp không đạt chất lượng.
310384-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Bài nghiên cứu đã thử 4 nghiệm các phương pháp huấn luyện khác nhau được hỗ trợ bởi Kaldi, cho kết quả tốt nhất với phương pháp huấn luyện sử dụng mạng nơ ron sâu. Ngoài ra trọng số của mô hình ngôn ngữ là một tham số quan trọng khi xây dựng hệ thống.