tailieunhanh - Neurol Networks and applications

Nội dung môn học gồm lý thuyết và thực hành: 1. Lý thuyết đưa ra các chủ đề về neural network và ứng dụng vào quá trình học có/không có giám sát (supervised/unsupervised learning) 2. Thực hành với Matlab và ứng dụng của thuật toán học trong neural network. 3. Các ứng dụng của Neural Networks trong lĩnh vực điện tử-viễn thông. | Neural Networks and Applications Người hướng dẫn: TS. Hoàng Mạnh Thắng hmt@ or thang@ NN 1 Elena Marchiori Nội dung môn học Gồm lý thuyết và thực hành: Lý thuyết đưa ra các chủ đề về neural network và ứng dụng vào quá trình học có/không có giám sát (supervised/unsupervised learning) Thực hành với Matlab và ứng dụng của thuật toán học trong neural network. Các ứng dụng của Neural Networks trong lĩnh vực điện tử-viễn thông Neural Network là gì ? Là mạng của các phần tử tính toán đơn giản (gọi là neuron) Nhấn mạnh đến quá trình học (pattern recognition) Vấn đề tính toán của các phần tử (neurons) NN được mô tả dựa theo mạng neuron sinh học Lịch sử Nguồn gốc của NN bắt nguồn từ: Các nghiên cứu về thần kinh sinh học (cách đây cả thế kỷ): Từ những kích thích thần kinh, và ngưỡng kích thích bằng bao nhiêu thì có đáp ứng? etc Từ các nghiên cứu về tâm lý học: Làm thế nào để động vật có thể học được Từ vật lý về tâm lý thực nghiệm giúp các nhà khoa học hiểu các neuron và nhóm các neuron làm việc như thế nào. McCulloch và Pitts lần đầu tiên đưa ra mô hình toán của neuron đơn và nó được ứng dụng cho các nghiên cứu sau này. Lịch sử, cont Tiền sử: Golgi and Ramony Cajal nghiên cứu các hệ thống thần kinh và phát hiện ra các neuron (cuối thế kỷ 19) Tóm tắt qua các mốc thời gian: McCulloch và Pitts (1943): NN đầu tiên với các neuron binary Hebb (1949): quá trình học khi các neuron nối với nhau Minsky (1954): NN cho quá trình reinforcement learning Taylor (1956): associative memory Rosenblatt (1958): perceptron, một neuron với các quá trình học có và ko có giám sát Lịch sử, cont Widrow and Hoff (1960): Adaline (adaptive linear neuron) Minsky and Papert (1969): đưa ra các hạn chế của perceptron một lớp và đưa đến perceptron nhiều lớp Ngừng trệ trong thập kỷ 70: Các nhà nghiên cứu độc lập tiếp tục nghiên cứu von der Marlsburg (1973): đưa ra quá trình học competitive learning và self-organization NN phát triển cực manh ở thập . | Neural Networks and Applications Người hướng dẫn: TS. Hoàng Mạnh Thắng hmt@ or thang@ NN 1 Elena Marchiori Nội dung môn học Gồm lý thuyết và thực hành: Lý thuyết đưa ra các chủ đề về neural network và ứng dụng vào quá trình học có/không có giám sát (supervised/unsupervised learning) Thực hành với Matlab và ứng dụng của thuật toán học trong neural network. Các ứng dụng của Neural Networks trong lĩnh vực điện tử-viễn thông Neural Network là gì ? Là mạng của các phần tử tính toán đơn giản (gọi là neuron) Nhấn mạnh đến quá trình học (pattern recognition) Vấn đề tính toán của các phần tử (neurons) NN được mô tả dựa theo mạng neuron sinh học Lịch sử Nguồn gốc của NN bắt nguồn từ: Các nghiên cứu về thần kinh sinh học (cách đây cả thế kỷ): Từ những kích thích thần kinh, và ngưỡng kích thích bằng bao nhiêu thì có đáp ứng? etc Từ các nghiên cứu về tâm lý học: Làm thế nào để động vật có thể học được Từ vật lý về tâm lý thực nghiệm giúp