Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu: PDF

Số trang: 154 Trang

Tài liệu: ✅ ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

TẢI VỀ

Nội dung chi tiết: Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

HCMUTEBộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỪNG ĐẠI HỌC sư PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHÚ Hố CHÍ MINH 60 NĂM XÂY DựNG VẢ PHÁT TRIỂNTRƯƠNG NGỌC SƠN PHẠM NGỌC SƠN LÊ MINHHU

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)UẤN LUYỆN MẠNG NỮ-RON HỌC SÂU(Sách chuyên khảo)NHÀ XUẤT BẢNPGS.TS. TRƯƠNG NGỌC SƠN TS. PHẠM NGỌC SƠN ThS. LÊ MINHHUẤN LUYỆN MẠNG N0-RON HỌC SÂU (Sách

chuyên khảo)NHÀ XƯẢT BẢN ĐẠI HỌC QLỎC GIA THÀNH PHÓ HÒ CHÍ MINH - 2022LỜI NÓI ĐÀUMáy học và trí tuệ nhân tạo đang phát triển mạnh và ngày càng được ứn Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

g dụng nhiêu vào cuộc song nham góp phân lạo ra các còng nghệ có the thay thế sức lao dộng cùa con người. Sự phát triển cứa trí tuệ nhân tạo không chi

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

tạo ra các hộ thống tự dộng 110 trợ con người mà nó còn hướng đến thay the các công việc mà trước đây chỉ có con người mới thực hiên dược. Trí tuệ nh

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)trong các hoạt động. Chính vì thế, khi nói den trí tuẹ nhân tạo, chúng ta hướng den việc thiết kế một mạng nơ-ron nhân tạo sao cho nó hoạt dộng tương

tự như bộ não con người bời vì nơ-ron là đon vị tạo nên bộ nào người. Ngày nay các lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo không ngùìig phát triển như mạng học Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

sâu, xứ lý ngôn ngừ tự nhiên,... Nhừng mô hình này đều dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp. Hiểu về cảu trúc và phương pháp huấn luyện các mạn

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

g nơ-ron nhàn tạo. mạng học sâu là nền tang cho việc nghiên cứu và phát triển các ứng dụng cua mạng học sâu trong nhiều lình vực khác nhau. Quyển sách

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)mô hình toân, sau dó hướng đến triền khai các mỏ hình sử dụng ngôn ngừ Python. Các chương trình dược nghiên cứu và viết sát theo mỏ hình toán mà không

sư dụng các thư viện viết săn giúp người đọc hiêu được mỏ hĩnh toán cua quá trinh huân luyện và phương pháp lập trình. Trong các ứng dụng nâng cao, c Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

húng ta di sữ dụng các thư viện hỗ trợ sau khi dã hicu tường tận về các phương pháp huấn luyện, ý nghía các thòng so mỏ hình.Quyên sách Huấn luyện mạn

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

g 110-1011 học sâu dược biên soạn bao gồm các lý thuyết vê huân luyện mạng nơ-ron dựa trên giai thuật Gradient Descent và các phương pháp cai lien cua

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)n sách, chủng la sè phát triên một so ứng dụng thực le áp dụng các mò hình mạng học sâu. Quycn sách dược biên soạn nhằm phục vụ cho quá trình nghiên c

ửu và ứng dụng máy học, trí tuệ nhân lạo, mạng học sâu của sinh viên các ngành Kỳ thuật lại các trường Dại học.Nội dung cứa quyển sách dược tổ chức th Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

ành 6 chương:Chương 1: Giới thiệu về mạng nơ-ron nhân tạo và các phương pháp huấn luyện mạng. Chương 1 bao gồm các mò hình toán cụ thê của quá trình h

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

uấn luyện mạng nơ-ron.Chương 2: Giới thiệu các phương pháp huấn luyện mạng nơ-ron được sử dụng trong các mạng nhiều lớp (multi-layer neural network),

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo) huấn luyện truyền thống và các phương pháp cãi tiến dược sử dụng phố biến trong phát triển mạng học sâu hiện đại.Chương 3: Giới thiệu các phương pháp

tối ưu cho quá trình huấn luyện các mạng nơ-ron. Bên cạnh đỏ, Chương 3 cũng đồng thời giới thiệu các chương trình được xây dụng di kèm cho mõi phương Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

pháp tối ưu.Chương 4: Giới thiệu về mạng nơ-ron tích chập và phương pháp huấn luyện cho mạng nơ-ron tích chập. Chương này phân tích cấu trúc của các

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

mạng nơ-ron tích chập, chức năng cùa các lớp, phương pháp huấn luyện và cập nhật trọng số cho mạng nơ-ron tích chập và ứng dụng minh họa dược xây dựng

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)hần cứng có tài nguyên giới hạn. Chương này cũng giới thiệu chi tiết về mạng nơ-ron nhị phân, phương pháp cập nhật trọng số trong mạng nơ-ron nhị phân

và ứng dụng minh họa đi kèm.Chương 6: Xây dựng các ứng dụng mạng nơ-ron sâu dựa trên thư viện Pytorch. Trong chương này, chúng ta tìm hiểu một số đặc Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

điếm của thư viện Pytorch, xây dựng và huấn luyện các ứng dụng mạng nhiều lớp sử dụng thư viện Pytorch.Cuối cùng, tuy dà rắt cố gắng biên soạn và chì

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

nh sửa nhưng quyển sách khó tránh khôi những thiếu sót, tác già mong nhận được nhùng đóng góp quý báu từ sinh viên và quý đồng nghiệp đê quyền sách nà

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)thông, Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCMEmail: sontn@hcmute.edu.vnTác giâMỤC LỤCLỜI NÓI ĐÀU.................................

..............3Chương 1: GIỚI THIẸƯ......................................91.1NƠ-RON NHÂN TẠO.......................................91.2MẠNG NƠ-RON NHÂ Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

N TẠO.................................131.3 Cơ Sở CỦA QUÁ TRÌNH HUẤN LUYỆN MẠNG NƠ-RON................151.3.1Đạo hàm và Gradient của hàm số...........

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)

............161.3.2Gradient và chiều tăng cực dại cùa hàm số nhiều biển.171.3.3Gradient Descent - Giảm dần theo độ dốc.........191.3.4Gradient Descent

Huấn luyện mạng nơron học sâu (sách chuyên khảo)......................................... 25