Báo cáo môn Trí tuệ nhân tạo nâng cao: Sử dụng mạng neural xây dựng ứng dụng nhận dạng chữ viết tay

Báo cáo môn Trí tuệ nhân tạo nâng cao: Sử dụng mạng neural xây dựng ứng dụng nhận dạng chữ viết tay có nội dung trình bày tổng quan về mạng nơron, cấu trúc của một nơron, học có giám sát và học không có giám sát, giải thuật lan truyền ngược, learning rate và các nội dung khác.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Báo cáo môn Trí tuệ nhân tạo nâng cao: Sử dụng mạng neural xây dựng ứng dụng nhận dạng chữ viết tay TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ -----o0o----- BÁO CÁO Môn: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO NÂNG CAO SỬ DỤNG MẠNG NEURAL XÂY DỰNG ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY Giảng viên hướng dẫn : ĐỖ NĂNG TOÀN Học viên thực hiện : NGUYỄN HỮU HUY NGUYỄN XUÂN KỲ ĐOÀN THỊ THÙY LINH Lớp : K16T3 Hà nội, 4-2010 Mục lục   1. TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠRON                                                                                                     .............................................................................................. 5   1.1. Mạng nơron là gì                                                                                                                    ............................................................................................................. 5   1.2. ứng dụng trong lĩnh vực gì                                                                                                     .............................................................................................. 5   2. CẤU TRÚC CỦA MỘT NƠRON                                                                                                         .................................................................................................. 5   3. HỌC CÓ GIÁM SÁT VÀ HỌC KHÔNG CÓ GIÁM SÁT                                                                    .............................................................  6     3.1. Mạng nơron học có giám sát:                                                                                                ........................................................................................ 7   3.2. Trong phương pháp học không có giám sát:                                                                          ...................................................................  7     4. GIẢI THUẬT LAN TRUYỀN NGƯỢC                                                                                                ......................................................................................... 7   5. LEARNING RATE                                                                                                                              ....................................................................................................................... 8   6. HÀM ACTIVE                                                                                                                                     .............................................................................................................................. 9   6.1. Mô hình hàm : y = 1 / (1 + Exp(­x))                                                                                        ................................................................................. 9   6.2. Mô hình hàm : y = x                                                                                                               ........................................................................................................ 9   6.3. Hình 7.3: Mô hình hàm y = Log(1 + |x|)                                                                                ........................................................................  10     6.4. Hình 7. 4: Mô hình hàm y = sin(x)                                                                                         ................................................................................. 10   6.5. Hình 7.5: Mô hình hàm y=Tan(x)                                                                                          ...