Luận Văn Thạc Sĩ Cải Tiến Quá Trình Học Của Một Số Mạng Nơ-Ron Ghi Nhớ

Cải Tiến Quá Trình Học Của Một Số Mạng Nơ-Ron Ghi Nhớ​

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN - Artificial Neural Network) là tập hợp các đơn vị xử lý thông tin mô phỏng dựa trên hoạt động của hệ thống nơ-ron sinh học. Mỗi ANN có hai quá trình chính gồm quá trình học và quá trình xử lý. Trong quá trình học, ANN thực hiện học và lưu trữ thông tin các dữ liệu mẫu. Trong quá trình xử lý, ANN dùng thông tin học được từ quá trình học để đưa ra tín hiệu ra từ các tín hiệu vào mới. Do đó, chất lượng của quá trình học ảnh hưởng lớn đến chất lượng của quá trình xử lý. Nói cách khác, kết quả ra của quá trình học ảnh hưởng đến hiệu quả xử lý thông tin của mạng. Vì vậy, việc nâng cao chất lượng của quá trình học là hết sức cần thiết để đáp ứng được các yêu cầu xử lý ngày càng phức tạp của các ứng dụng thực. ANN thường lưu trữ các thông tin học được trong các trọng số kết nối giữa các nơ-ron. Do đó, quá trình học thực hiện cập nhật trọng số kết nối theo một quy tắc được gọi là luật học. Một số luật học điển hình gồm luật lỗi-sửa lỗi, luật Boltzmann, luật Hebb, và luật cạnh tranh. Do kết quả của quá trình học đóng vai trò quyết định đến chất lượng xử lý của ANN nên việc nâng cao chất lượng của quá trình học sẽ làm tăng khả năng xử lý của ANN.

• Luận văn thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Chuyên ngành Khoa học Máy tính
• Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Bùi Thế Duy
• Tác giả: Nông Thị Hoa
• Số trang: 105
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Quốc gia Hà Nội 2015

Link Download
http://dlib.vnu.edu.vn/iii/cpro/DigitalItemViewPage.external?lang=vie&sp=1060728&sp=T&sp=3&suite=def
http://sachviet.edu.vn/forums/dvd-ebook-luan-van.117/
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1