[giaban]0.000 VNĐ[/giaban] [kythuat]
[/kythuat]
[tomtat]
[tomtat]
Mạng nơron Kohonen Som ứng dụng trọng phân nhóm sinh viên dựa trên kết quả học tập
MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MẠNG NƠRON
1.1. Giới thiệu chung
1.2. Ý tưởng sinh học
1.3. Mô hình nơron nhân tạo cơ bản
1.4. Sử dụng mạng nơron nhân tạo
1.5. Thu thập dữ liệu cho mạng nơron nhân tạo
1.6. Perceptron nhiều lớp
1.6.1. Huấn luyện Perceptron nhiều lớp
1.6.2. Thuật toán backpropagation.
1.6.3. Học quá mức và tổng quát hóa
1.6.4. Chọn lựa dữ liệu
1.7. Mô hình mạng nơron
1.7.1. Mô hình nơron và cấu trúc mạng
1.7.2. Cấu trúc dữ liệu
1.7.3. Kiểu huấn luyện
1.8. Tóm tắt
CHƯƠNG 2: KOHONEN-SOM VÀ PHÂN CỤM DỮ LIỆU
2.1. Tìm hiểu mạng Kohonen
2.2. Mạng Kohonen là gì?
2.2.1. Cấu trúc mô hình mạng Kohonen
2.2.2. Thuật toán phân cụm bằng mạng Kohonen – SOM
2.3.1. Tổng quan về SOM
2.3.2. SOM cơ bản
2.3.3. Khởi tạo mạng Kohonen (SOM)
2.3.4. Huấn luyện mạng Kohonen - Som
2.3.5. Tỉ lệ học
2.3.6. Cập nhật lại trọng số
2.3.7. Xác định nơron chiến thắng
2.4. Kohonen (SOM) và phân cụm dữ liệu
2.4.1. SOM phân cụm với bản đồ 1 chiều
2.4.2. SOM phân cụm với bản đồ 2 chiều
2.4.3. Xác định ranh giới các cụm
2.4.4. Trực quan mạng
2.4.5. Số lượng nhóm khi phân cụm
2.5. SOM –Thách thức trong quá trình phân cụm dữ liệu
2.5.1. SOM –Bài toán phân cụm màu
2.5.2. SOM –Thách thức phân nhóm
2.5.3. SOM –Vấn đề số lượng nhóm
2.6. SOM –Giải quyết những vấn đề tồn tại khi phân cụm
2.6.1. Giải pháp phân cụm tự nhiên trong quá trình học
2.6.2 Giới hạn điều chỉnh số lượng nhóm trên mạng SOM
CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG PHÂN CỤM ĐIỂM
3.1. Phát biểu bài toán ứng dụng
3.1.1. Nội dung
3.1.2. Mục đính - Yêu cầu
3.2. Phân tích thiết kế hệ thống cho ứng dụng
3.2.1. Xác định các tác nhân và các Use case
3.2.2. Biểu đồ Use Case
3.2.3. Biểu đồ trình tự cho từng Use Case
3.3. Chương trình ứng dụng
3.3.1. Giao diện tổng quan cho ứng dụng
3.3.2 Một số tính năng cho ứng dụng
3.3.3 Hướng dẫn sử dụng, chạy thử nghiệm
KẾT LUẬN
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Bài viết liên quan
