tailieunhanh - Sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều tầng để dự báo giá nhà ở

Bài viết "Sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều tầng để dự báo giá nhà ở" giới thiệu về mô hình mạng nơ-ron nhiều tầng và cách áp dụng nó vào bài toán dự báo phân loại giá nhà với bộ số liệu giả định. Mời các bạn cùng tham khảo! | SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO NHIỀU TẦNG ĐỂ DỰ BÁO GIÁ NHÀ Ở ThS. Lê Thị Thu Giang Bộ môn Toán Đại học Thương mại Tóm tắt Mục đích chính của bài này là giới thiệu về mô hình mạng nơ-ron nhiều tầng và cách áp dụng nó vào bài toán dự báo phân loại giá nhà với bộ số liệu giả định được lấy từ trang web https . Tác giả đã thử nghiệm bộ số liệu đó với 3 mô hình mạng nơ-ron khác nhau. Kết quả cho thấy các mô hình đều hoạt động tốt với độ chính xác trên tập kiểm tra khoảng 80 trong đó mô hình có sử dụng tới tham số hiệu chỉnh cho kết quả ổn định hơn so với hai mô hình còn lại. Từ khóa mạng nơ-ron mạng nơ ron đa tầng dự báo dự báo giá nhà 1. Mở đầu Trong những năm gần đây Học máy Machine learning đã trở thành một cách tiếp cận rất hiệu quả cho bài toán trong kinh tế xã hội như nhận dạng chữ viết tay nhận dạng ngôn ngữ tự nhiên gợi ý tìm kiếm trong mua-bán hàng hóa dự báo giá cổ phiếu giá bất động sản Trong số các thuật toán Học máy mạng nơ-ron nhân tạo ANN được biết đến là một phương pháp rất hiệu quả vì nó có thể xấp xỉ được các lớp hàm phức tạp phi tuyến 1- 4 nhờ vào khả năng học và tổng quát hóa của nó. Về cơ bản một mạng nơ-ron nhân tạo bao gồm các nơ-ron đầu vào như các khớp thần kinh được nhân với các trọng số chính là cường độ của các tín hiệu tương ứng và sau đó được tính bằng một hàm toán học xác định sự kích hoạt của nơ-ron activation function . Một hàm khác có thể là hàm đồng nhất sẽ tính toán đầu ra của tế bào thần kinh nhân tạo. Cấu trúc của một mạng nơ-ron nhân tạo sẽ gồm các thành phần sau đây Các lớp Ngoài lớp đầu vào input layer và lớp đầu ra output layer trong một mạng nơ-ron nhân tạo có thể có một hoặc nhiều lớp ẩn trung gian hidden layers những mạng nơ-ron như vậy được gọi là mạng nơ-ron đa tầng. Khi đó mỗi đầu ra của lớp trước chính là đầu vào của lớp liền sau nó. Các nút Mỗi điểm tròn trong hình 1 được gọi là một nút. Trong một lớp thường có nhiều nút và đầu ra lớp trước chính là các nút của lớp sau. Với bài toán dự báo giá đầu ra ở lớp .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.