text:
Giáo trình mạng _Chương 1
Chia sẻ: Trần Huyền My | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:30
lượt xem 103
download
Giáo trình mạng _Chương 1
Năm 1936, Alan Turing là người đầu tiên xem bộ não như một mô hình xử lý thông tin. Năm 1943, Warren McCulloch và Walter Pitts đã đề xuât cách hoạt động của các Neural, họ đã tạo ra một mạng neural đơn giản bằng các mạch điện
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Giáo trình mạng _Chương 1
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Chöông I TOÅNG QUAN VEÀ MAÏNG NEURAL I. LÒCH SÖÛ PHAÙT TRIEÅN CUÛA MAÏNG NEURAL Naêm 1936, Alan Turing laø ngöôøi ñaàu tieân xem boä naõo nhö moät moâ hình xöû lyù thoâng tin. Naêm 1943, Warren McCulloch vaø Walter Pitts ñaõ ñeà xuaát caùch hoaït ñoäng cuûa caùc Neural, hoï ñaõ taïo ra moät maïng Neural ñôn giaûn baèng caùc maïch ñieän. Töø ñoù caùc nhaø khoa hoïc lao vaøo nghieân cöùu caùc boä maùy thoâng minh. Naêm 1949, Donall Hebb ñeà xuaát moät giaûi thuaät huaán luyeän maïng Neural raát noåi tieáng, maø ngaøy nay noù vaãn coøn ñöôïc söû duïng . Thaäp nieân 50 laø thôøi kyø maø maïng Neural phaùt trieån caû phaàn cöùng laãn phaàn meàm. Nathaniel Rochester vaø moät soá ngöôøi khaùc töø caùc phoøng thí nghieäm cuûa IBM ñaõ xaây döïng phaàn meàm moâ phoûng maïng Neural döïa treân giaûi thuaät cuûa Hebb. Naêm 1957, Frank Roseblantt baét ñaàu nghieân cöùu veà maïng Perceptron vaø ñaõ thaønh coâng trong vieäc thieát keá Mack I Perceptron nuerocomputer, ñoù laø maïng Neural coå ñieån nhaát vaãn coøn söû duïng ñeán ngaøy nay . Naêm 1959, Bernard Widrow vaø Marcian Hoff ñaõ xaây döïng maïng Adaline, noù laø aùp duïng ñaàu tieân cuûa maïng Neural vaøo thöïc teá ñeå daäp tieáng voïng treân ñöôøng daây ñieän thoaïi. Naêm 1967, Avanlanche aùp duïng caùc maïng Neural vaøo vieäc nhaän daïng gioïng noùi, ñieàu khieån motor vaø moät soá öùng duïng khaùc. Töø naêm 1969 ñeán naêm 1981 maïng Neural rôi vaøo traïng thaùi im laëng caû veà nghieân cöùu vaø öùng duïng. Tuy nhieân, coù theå keå ñeán baøi baùo caùo cuûa Marvin Minsky vaø Seymour Papert bình luaän veà maïng perceptron, caùc nghieân cöùu veà quaù trình hoïc cuûa maïng nhieàu lôùp, maïng töï toå chöùc ( Self Organization ) cuûa Teuvo Kohonen, maïng kieåu boä nhôù keát hôïp ( BAM – Bidirectional Associative Memory ) cuûa Anderson vaø maïng ART ( Adaptive Resonance Theory Neural Networks ) cuûa Capenter. Naêm 1982, John Hopfield coâng boá moät coâng trình veà maïng Neural moät lôùp treân National Academy of Sciences, noù ñöôïc coi laø moät ñoäng löïc loâi keùo caùc nhaø khoa hoïc quay trôû laïi nghieân cöùu veà maïng Neural. Ñaây laø thôøi kyø phuïc höng cuûa caùc nghieân cöùu vaø öùng duïng maïnh meõ cuûa maïng Neural vôùi caùc nghieân cöùu veà giaûi thuaät lan truyeàn ngöôïc sai soá ( Backpropagation of error ), maïng Boltzmann, maïng Neocognitron cuûa Fukushima. Töø cuoái thaäp nieân 80, ñaàu thaäp nieân 90 ñeán nay, maïng Neural ñaõ khaúng ñònh ñöôïc vò trí cuûa mình trong nhieàu öùng duïng khaùc nhau . -1-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural II. MAÏNG NEURAL VAØ CAÙC KHAÙI NIEÄM CÔ BAÛN II.1. Giôùi thieäu veà maïng Neural Maïng Neural laø maïng maø ñöôïc xaây döïng baèng caùch sao cheùp laïi caùc nguyeân lyù toå chöùc cuûa heä Neural con ngöôøi. Boä oùc con ngöôøi laø moät heä Neural goàm coù 1010 ñeán 1012 Neural ñöôïc toå chöùc coù caáu truùc vaøo khoaûng 200 moâ hình khaùc nhau döôùi daïng nhieàu lôùp. Caáu truùc cô baûn cuûa moät Neural trong heä Neural con ngöôøi goàm coù ñoù laø caùc ñaàu vaøo (input) thaân Neural vaø ñaàu ra (output). Thaân Neural laø phaàn töû xöû lyù coù chöùc naêng thu thaäp taát caû caùc thoâng tin töø caùc ñaàu vaøo tính toaùn vaø ñöa ra caùc quyeát ñònh ôû ngoõ ra ñeå göûi tín hieäu ñeán caùc Neural khaùc nhö moâ taû ôû hình 1.1. Input Thaân Neural Output Hình 1.1 Moãi Neural coù nhieàu input nhöng chæ coù moät output, töø output naøy môùi reõ nhaùnh ñöa thoâng tin ñeán caùc Neural khaùc. Trong maïng Neural nhaân taïo, tín hieäu truyeàn töø Neural naøy ñeán Neural khaùc laø tín hieäu ñieän aùp. Coù hai loaïi tín hieäu ñieän aùp ñoù laø ñieän aùp döông vaø ñieän aùp aâm. Ñieän aùp döông ñöôïc xem nhö laø tín hieäu kích ñoäng (excitory) ñeå kích ñoäng Neural göûi tín hieäu ñeán caùc Neural khaùc vaø ñieän aùp aâm ñöôïc xem nhö laø tín hieäu öùc cheá (inhibitory) ñeå öùc cheá Neural göûi tín hieäu ñeán caùc Neural khaùc. Khi ñieän aùp laø zero thì khoâng coù söï lieân laïc giöõa hai Neural. Cuõng gioáng nhö heä Neural con ngöôøi, maïng Neural nhaân taïo bao goàm lôùp ñaàu vaøo, caùc lôùp aån vaø lôùp Neural ñaàu ra. Trong maïng, ñaàu ra cuûa Neural naøy keát noái vôùi ñaàu vaøo cuûa nhieàu Neural khaùc hoaëc keát noái vôùi ñaàu vaøo cuûa Neural chính noù. Cöôøng ñoä caùc keát noái xaùc ñònh löôïng tín hieäu truyeàn ñeán ñaàu vaøo. Giaù trò cuûa cöôøng ñoä keát noái ñöôïc goïi laø troïng soá. Trong thôøi gian heä tieáp xuùc vôùi moät vaøi ñoái töôïng, moät soá phaàn töû caûm bieán bò taùc ñoäng, cöôøng ñoä keát noái cuûa moät soá Neural thích hôïp trong heä seõ ñöôïc gia taêng nhaèm cung caáp thoâng tin veà ñoái töôïng maø heä tieáp xuùc vaø ñöa ra caùc quyeát ñònh ôû lôùp ñaàu ra. Quaù trình naøy ñöôïc goïi laø quaù trình hoïc, söï thay ñoåi cuûa caùc troïng soá trong quaù trình naøy goïi laø luaät hoïc. Ñeå xaây döïng moät maïng Neural gioáng nhö heä Neural con ngöôøi, yù töôûng ñaàu tieân cuûa Mc.culloch vaø Pitts vaøo naêm 1943 ñeà ra caáu truùc cô baûn cuûa moät Neural thöù i trong moâ hình cuûa maïng Neural nhaân taïo nhö hình 1.2. -2-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural x1 Wi,1 x2 Wi,2 x3 x4 Σ net f ai Hình 1.2 xr Wi,r b Trong ñoù: - xj laø ñaàu ra cuûa Neural thöù j hoaëc ñaàu vaøo töù moâi tröôøng beân ngoaøi. - wi,j laø troïng soá keát noái giöõa Neural thöù i vaø Neural thöù j. - b laø moät haèng soá (Bias). - ai laø ñaàu ra cuûa Neural thöù i. - f laø haøm truyeàn. - net laø ñoái soá cuûa haøm f. net=wi,1.x1+wi,2.x2+…+wi,r.xr+b (1.1) ai=f(n) (1.2) Caùc thoâng soá: +Ñaàu vaøo (input): Thoâng soá hay döõ lieäu ñaàu vaøo +Ñaàu ra (output) : Thoâng soá hay döõ lieäu ñaàu ra + Troïng soá(Weight) : Keát noái giöõa hai Neural trong maïng Neural goïi laø troïng soá, chuùng coù theå ñieàu chænh ñöôïc. Khi caùc tín hieäu ñöôïc ñöa vaøo Neural ñeå xöû lyù thì noù ñöôïc nhaân vôùi heä soá aûnh höôûng cuûa maïng giöõa hai lôùp, goïi laø heä soá troïng soá w vaø sau ñoù ñöôïc bieán ñoåi bôûi haøm phi tuyeán (haøm truyeàn). + Bias: Laø haèng soá ñöôïc ñöa tröïc tieáp vaøo maïng Neural thoâng qua boä toång, cuõng coù theå ñöa vaøo maïng thoâng qua input vôùi troïng soá nhaân vôùi noù laø w=1. Bias cho pheùp thay ñoåi ñöôøng phaân chia veà phía döôùi, hoaëc treân goác toaï ñoä. +Toác ñoä daïy: Ñaây laø thoâng soá raát quan troïng, noù quyeát ñònh ñeán keát quaû cuûa quaù trình huaán luyeän. Neáu n quaù lôùn thì quaù trình tính toaùn nhanh nhöng keát quaû toaøn cuïc seõ khoâng tìm ñöôïc, ngöôïc laïi, neáu n quaù nhoû thì keát quaû toaøn cuïc tìm ñöôïc nhöng soá böôùc tính toaùn laïi raát nhieàu. Ñeå quaù trình tính toaùn ñaït hieäu quaû ngöôøi ta thöôøng choïn 0.1 < n < 1. + Haøm truyeàn (haøm kích hoaït, haøm hoaït ñoäng): Haøm truyeàn cuûa Neural ñöôïc bieåu dieãn bôûi haøm f(x). Noù ñònh nghóa tín hieäu output cuûa Neural neáu tín hieäu input ñaõ ñöôïc bieát tröôùc. Taùc duïng cuûa haøm truyeàn laø laøm cho caùc tín hieäu nhaäp gaàn vôùi tính hieäu xuaát chuaån. Coù caùc loaïi haøm hoaït ñoäng sau: -3-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Hình 1.3 Hình 1.4 Hình 1.5 Hình 1.6 Hình 1.7 Hình 1.8 Hình 1.9 Hình 1.10 -4-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Hình 1.11 Trong noäi dung luaän vaên naøy chæ ñeà caäp ñeán 4 haøm thöôøng ñöôïc söû duïng sau: Baûng 1.1 Loaïi haøm Phöông trình Hình veõ Haøm tuyeán tính F(x)=x Hình 1.5 1 neáu x > 0 Haøm ngöôõng F(x)= Hình 1.3 - 1 neáu x < 0 1 Haøm Logsig F (x ) = Hình 1.4 1 + ex 2 Haøm tansig F (x ) = −1 Hình 1.6 1 + e −ax Vieäc löïa choïn haøm truyeàn aûnh höôûng ñeán thôøi gian daïy maïng vaø ñöôïc xaùc ñònh bôûi: - Ñaëc tính cuûa baøi toaùn (tuyeán tính, phi tuyeán, lieân tuïc, giaùn ñoaïn..) - Thuaän lôïi cho vieäc öùng duïng maùy tính. - Thuaät toaùn daïy maïng. + Lôùp (layer): Maïng Neural coù theå coù moät hay nhieàu lôùp. Lôùp ñaàu vaøo goïi laø input layer, lôùp cuoái cuøng coù giaù trò ñaàu ra laø output thì goïi laø output layer (lôùp output). Caùc lôùp coøn laïi goïi laø hidden layer (lôùp aån). +Khaùi nieäm daïy maïng: laø quaù trình laøm thay ñoåi caùc thoâng soá trong maïng (troïng soá, Bias) cho phuø hôïp vôùi kích thích beân ngoaøi, sau ñoù chuùng löu giöõ caùc giaù trò naøy. Caùch daïy ñöôïc xaùc ñònh thoâng qua caùch thöùc thay ñoåi thoâng soá. -5-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Ñoù laø: -Maïng Neural ñöôïc kích thích bôûi ñaàu vaøo . - Maïng Neural thay doåi caùc thoâng soá theo keát quaû kích thích. - Maïng Neural phaûn öùng laïi moät kích thích môùi baèng nhöõng thay ñoåi tìm thaáy trong caáu truùc maïng. II.2. Phaân loaïi maïng Neural II.2.1 Phaân loaïi theo caáu truùc: Moâ hình keát noái cuûa caùc maïng Neural nhaân taïo döïa vaøo caáu truùc coù theå ñöôïc chia ra laøm hai loaïi: Maïng nuoâi tieán vaø maïng nuoâi luøi. a. Maïng feedforward : Hình 1.12 Caùc Neural taïo thaønh nhoùm trong caùc lôùp , tín hieäu truyeàn töø lôùp input ñeán lôùp ouput . Caùc Neural khoâng cuøng lôùp thì noái vôùi nhau nhöng caùc Neural cuøng lôùp thì khoâng noái vôùi nhau . Ví duï nhö maïng perceptron nhieàu lôùp , maïng chuaån hoaù vecto hoïc hoûi , maïng ñieàu khieån phaùt aâm vaø maïng löu tröõ döõ lieäu . b. Maïng recurrent : hình 1.13 Caùc ñaàu ra cuûa moät soá Neural hoài tieáp laïi chính noù hay caùc Neural ôû caùc lôùp keá caän. Maïng recurrent coù boä nhôù ñoäng , ngoõ ra cuûa noù phaûn aùnh input hieän haønh nhö caùc input vaø output tröôùc ñoù . Ví duï nhö maïng Hopfied, maïng Elman, maïng Jordan. -6-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural II.2.2 Phaân loaïi theo phöông phaùp daïy: 1.Maïng hoïc hoûi coù giaùm saùt Ñaàu vaøo x Maïng Ñaàu ra thöïc teá y Neural w ñaàu ra mong muoán d Sai soá Hình 1.14 Moâ hình maïng huaán luyeän coù giaùm saùt Thuaät toaùn naøy duøng ñeå ñieàu chænh söï khaùc nhau giöõa caùc output thöïc teá vaø output yeâu caàu töông öùng töøng maãu ñöa vaøo. Ví duï nhö qui taéc delta do Windrow vaø Hoff ñöa ra vaøo naêm 1960, thuaät toaùn giaûi thuaät lan truyeàn ngöôïc (backpropagation) do Rumelhart vaø Mc Clellan ñöa ra naêm 1986, thuaät toaùn vecto hoïc hoûi do Kohonen ñöa ra naêm 1989. 2.Maïng hoïc hoûi khoâng giaùm saùt Thuaät toaùn naøy khoâng ñoøi hoûi caàn bieát tröôùc ngoõ ra yeâu caàu. Trong quaù trình huaán luyeän caùc maãu nhaäp ñöa vaøo maïng vaø thuaät toaùn töï ñieàu chænh caùc troïng soá keát noái, caùc maãu nhaäp coù ñaëc ñieåm töông töï seõ ôû trong cuøng moät lôùp. Ví duï nhö thuaät toaùn hoïc hoûi caïnh tranh ATR cuûa Carpenter vaø Grossberg ñöa ra vaøo naêm 1988. Maïng ñaàu vaøo x ñaàu ra thöïc teá y Neural w Hình 1.15 Moâ hình huaán luyeän khoâng giaùm saùt 3.Maïng hoïc hoûi coù ñieàu chænh Thuaät toaùn hoïc hoûi coù ñieàu chænh söû duïng tieâu chuaån ñaùnh giaù caùc ñaëc ñieåm toát cuûa output maïng töông öùng vaø input ñöa vaøo. Ví duï nhö thuaät toaùn Gen do Holland ñöa ra naêm 1975. Ñaàu vaøo x Maïng Ñaàu ra thöïc teá y Neural -7-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Tín tín hieäu taêng cöôøng hieäu Hoài II.3 Caáu truùc maïng Neural II.3.1. Maïng Neural coù moät lôùp : Bao goàm caùc phaàn töû xöû lyù treân cuøng möùc. w1,1 Σ f a1 p1 b1 p2 Σ f a2 p3 b2 wS,R Σ f aS pR bS Hình 1.17 Maïng Neural nuoâi tieán moät lôùp Trong ñoù: - pi: Döõ lieäu ñaàu vaøo. - a = f(wp + b) (1.3) - R :soá löôïng vecto ñaàu vaøo - S : soá löôïng Neural trong moät lôùp Trong maïng naøy, moãi ñaàu vaøo p ñöôïc noái vôùi moãi Neural thoâng qua ma traän troïng soá W. Moãi Neural coù moät boä toång ñeå coäng caùc troïng soá vaø bias. Keát quaû cuûa chuùng laø ñaàu vaøo cuûa haøm f. Thöôøng thì soá vecto ñaàu vaøo khaùc vôùi soá Neural (R≠S). Trong maïng khoâng baét buoäc soá ñaàu vaøo baèng soá Neural (R=S). Ma traän troïng soá w -8-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural w1,1 w1,2 . . . w1,R W= w 2,1 w 2,2 . . . w 2,R .... w S,1 w S,2 . . . w S,R Chæ soá haøng trong ma traän cho bieát nôi ñeán Neural vaø chæ soá coät cho bieát nôi baét ñaàu xuaát phaùt töø input cuûa troïng soá . Ví du: W1,2 cho bieát troïng soá xuaát phaùt töø input thöù 2 vaø keát thuùc ôû Neural thöù 1. Tín hieäu hoài tieáp a1 p1 Σ f b1 p2 Σ f b2 a2 pR Σ f aS b3 Hình 1.18 Maïng Neural nuoâi luøi moät lôùp II.3.2. Maïng Neural nhieàu lôùp Trong maïng Neural coù theå coù nhieàu lôùp. Moãi lôùp coù moät ma traän troïng soá w vaø moät bias b, vaø moät output a. Lôùp Neural ñaàu tieân goïi laø lôùp ñaàu vaøo, lôùp Neural cuoái laø lôùp ñaàu ra, caùc lôp Neural giöõa hai lôùp ñaàu vaøo vaø ñaàu ra goïi laø lôùp aån. Trong maïng Neural moät lôùp, chæ coù moät lôùp ñaàu vaøo, moät lôùp ñaàu ra vaø moät lôùp aån. Ñeå phaân bieät caùc giaù trò naøy trong caùc lôùp ta duøng caùc chæ soá nhö hình veõ beân döôùi. P1 Σ f a1,1 Σ f a1,2 Σ f a1,n b1,1 b1,1 b1,n -9- P2 Σ f a2,1 Σ f a2,2 Σ f a2,n b2,1 b2,1 b2,n
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural P1 a1,1 a1,2 a1,n Σ f Σ f Σ f b1,1 b1,2 b1,n P2 a2,1 a2,2 a2,n Σ f Σ f Σ f b2,1 b2,2 b2,n Pr ar,1 ar,2 ar,n Σ f Σ f Σ f br,1 br,2 br,n Hình 1.20 Maïng Neural nuoâi luøi nhieàu lôùp Lôùp cuoái cuøng coù giaù trò ñaàu ra laø output thì goïi laø output layer, lôùp ñaàu vaøo (input) goïi laø input layer. Caùc lôùp coøn laïi goïi laø hidden layer (lôùp aån). Moät vaøi taùc giaû thì cho raèng input laø lôùp thöù 4. III. LUAÄT HOÏC VAØ CAÙC PHÖÔNG PHAÙP DAÏY MAÏNG Hoïc laø quaù trình laøm thay ñoåi caùc thoâng soá trong maïng (troïng soá) cho phuø hôïp vôùi kích thích beân ngoaøi, sau ñoù chuùng löu giöõ caùc giaù trò naøy. Caùch hoïc hoûi ñöôïc xaùc ñònh thoâng qua caùch thöùc thay ñoåi thoâng soá. - 10 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Ñònh nghóa cuûa vieäc hoïc bao haøm caùc yù sau: - Maïng Neural ñöôïc kích thích bôûi ñaàu vaøo. - Maïng Neural thay ñoåi caùc troïng soá theo keát quaû kích thích. - Maïng Neural phaûn öùng laïi moät kích thích môùi baèng nhöõng thay ñoåi tìm thaáy trong caáu truùc maïng. Coù nhieàu caùch hoïc trong maïng nhöng ôû ñaây chæ ñeà caäp moät soá luaät hoïc chuû yeáu: III.1. Luaät hoïc söûa loãi (Error-Correction Learning) - Goïi dk laø giaù trò ñaàu ra mong muoán cuûa Neural thöù k. - yk laø giaù trò ñaàu ra thöïc. - ek laø sai soá cuûa Neural thöù k. Ta coù coâng thöùc tính sai soá ôû laàn thöù n: ek(n) = dk(n) – yk(n) (1.4) Toång sai soá trong maïng: 1 E= 2 ∑ e 2 (n) k (1.5) Giaù trò troïng soá thay ñoåi nhö sau : w new (n) = w old ( n) + ∆w kj kj kj (1.6) Vôùi ∆wkj(n) = ηek(n)xj(n) (1.7) Trong ñoù: η laø toác ñoä daïy (laø moät haèng soá) x laø giaù trò ñaàu vaøo (input) III.2. Luaät Hebbian (Hebbian Learning) Ñònh luaät Hebb: Gia taêng troïng soá cuûa kích thích neáu muoán ñaàu ra cuûa Neural taùc ñoäng ñoái vôùi kích thích. Ngöôïc laïi, giaûm troïng soá cuûa kích thích neáu khoâng muoán ñaàu ra cuûa Neural taùc ñoäng ñoái vôùi kích thích ñoù. Donald Hebb đã đ xu t sơ đ h c t p đ c p nh t các liên k t nút mà ngày nay chúng ta g i là qui t c hu n luy n Hebb. M i khi m t Neural đư c kích ho t l p đi l p l i b i m t Neural khác, ngư ng kích ho t c a Neural th hai gi m đi, do đó s truy n đ t gi a 2 Neural này đư c d dàng b i s kích ho t l p l i. M t đ c tính quan tr ng c a qui t c này là vi c hu n luy n đư c th c hi n m t cách c c b , t c là s thay đ i tr ng s k t n i gi a hai Neural ch ph thu c vào ho t đ ng c a 2 Neural đó. - 11 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Ý tư ng này có th m r ng cho các h th ng nhân t o. Có nhi u công th c toán h c khác nhau đ di n t qui t c Hebb. Công th c sau đây đư c s d ng ph bi n nh t. Theo qui t c Hebb, khi có s ho t đ ng ch y t Neural th j đ n Neural th i, tr ng s t s tăng. Ông cho r ng thông tin có th đư c lưu tr trong k t n i và k thu t hu n luy n c a ông đã có nh ng đóng góp n n t ng cho lý thuy t m ng Neural. N u bi u th ho t đ ng c a Neural th j b ng xj và đ u ra c a Neural th i là yi, thì tr ng s k t n i đư c cho b i: ∆wij = ŋ xj yi (1.8) Xj Yi Hình 1.21 đây ŋ là tham s đ hi u ch nh s thay đ i tr ng s . Chú ý r ng qui t c Hebb có tính c c b đ i v i tr ng s và khác v i các qui t c hu n luy n (perceptron, truy n đ t ngư c), không có đ u ra yêu c u trong qui t c Hebb và ch có đ u vào c n ch y qua m ng Neural. Vieát laïi phöông trình treân ta coù: w(t+1) = w(t) + ŋ x(t) y(t) (1.9) đây t bi u th s bư c l p và ŋ là đ l n c a bư c l p. N u ta có m t Neural tuy n tính, thì thay y = wx ta có: w(t+1) = w(t) . ( 1+ŋ x2(t)) (1.10) Như v y, trong s có kh năng tăng không gi i h n, làm cho các hu n luy n viên Hebb không n đ nh v b n ch t, có th sinh ra các tr ng s dương ho c âm r t l n. Đ kh ng ch s tăng không gi i h n c a tr ng s , Oja và Sanger ñöa ra söï tieâu chuaån hoaù vaøo qui taéc Hebb. Qui t c Oja: Oja đ xu t tiêu chu n hoá qui t c Hebb. Chúng ta phân tr ng s đư c c p nh t b ng chu n c a t t c các tr ng s k t n i: Oja cho s x p x vào qui t c c p nh t này như sau: wi (t+1) = wi (t) + η y(t) [x(t) – y(t) wi (t)] = wi (t) [ 1 - η y2(t) ] + η xi (t) y(t). (1.11) đây x(t) – y(t).wi (t) là s ho t đ ng tiêu chu n hoá, nó là m t “h s quên” t l v i bình phương c a ngõ ra. Qui t c Sanger: Sanger đã s a đ i qui t c Oja đ th c hi n làm gi m. Mô t tóm t t qui t c Sanger như sau: - 12 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Gi s m ng có M đ u ra cho b i: yi (t) = ∑ wij(t) xj(t), i = 1,M (1.12) và đ u vào (N0 thì ta noùi raèng f taêng taïi x, neáu f’(x)
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Hình 1.22 Phöông trình ñöôøng thaúng d ñi qua ñieåm (x0,f(x0)) ñöôïc cho bôûi: y − f (x 0 ) = f ' (x 0 ) (1.17) x−x 0 suy ra y=f(x0) + (x-x0)f’(x0) (1.18) 1 1 Goïi x laø giao ñieåm cuûa d vaø truïc hoaønh, suy ra x laø nghieäm cuûa phöông trình : f(x0) + (x-x0)f’(x0)=0 (1.19) ⇒ x1 = x0 –f(x0)/f’(x0) (1.20) Toång quaùt ta coù : f (x n ) xn+1 = xn + (1.21) f ' (x n ) Quaù trình treân ñöôïc goïi laø phöông thöùc giaûm. AÙp duïng ñieàu naøy cho troïng soá w, ta thaáy ôû voøng laëp keá wn+1 phaûi thoaû tính chaát : f(wn+1)0 cho tröôùc sao cho: f(wn-ηf’(wn))
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural f (w1 ,..., w i + t ,..., w n ) − f (w1 ,..., w i ,..., w n ) ∂ i f (w) = lim+ (1.26) t →0 t Gradient cuûa f taïi w, kí hieäu f’(w), ñöôïc ñònh nghóa: f’(w)=(∂1f(w),…,∂nf(w))T (1.27) Moâ taû luaät hoïc delta Xeùt moät Neural söû duïng haøm truyeàn laø haøm tuyeán tính, theá thì vecto troïng soá tìm ñöôïc trong giaûi thuaät hoïc seõ laø moät ñöôøng thaúng (tröôøng hôïp khoâng gian hai chieàu). Ñieàu naøy coù nghóa laø luaät hoïc cho haøm tuyeàn tuyeán tính chæ laø moät haøm tuyeán tính maø thoâi. Tuy nhieân, neáu haøm truyeàn laø phi tuyeán thì khoù coù moät xaáp xæ toát. Ñoù laø lyù do taïi sao ngöôøi ta duøng haøm kích hoaït laø haøm baùn tuyeán tính . Ñaàu ra cuûa Neural : y()=f(wTx) (1.28) Maãu thöù Giaù trò ñaàu vaøo Ñaàu ra mong muoán 1 x1 = (x 1 , x1 ,..., x 1 ) 1 2 n d1 2 x = (x , x ,..., x ) 2 2 1 2 2 2 n d2 ... ………………. … k x k = (x1 , x 2 ,..., x k ) k k n dk Heä laáy xk laøm ñaàu vaøo, taïo ra keát quaû yk cuûa rieâng noù roài so saùnh vôùi keát quaû mong muoán dk ,sai leäch cuûa maãu thöù k ñöôïc tính nhö sau: 1 1 Ek= (dk - yk)2 = (yk – f(wTx))2 (1.29) 2 2 Sai leäch cuûa taát caû caùc maåu: k E = ∑ E k = E1 + E 2 + … + Ek (1.30) k =1 Luaät hoïc seõ thay ñoåi w theo höôùng laøm cöïc tieåu hoaù sai leäch baèng caùch söû duïng pheùp laëp: w = w - ηE’k(w) (1.31) vôùi - 15 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural d 1 k 2 E 'k (w) = T k T T (y - f(w x)) = - (y –f(w x))f’(w x) (1.32) dw 2 Toùm taét giaûi thuaät: Cho tröôùc k maãu döõ lieäu: (x1,d1),…, (xk,dk) vôùi xk = ( x1 ,…, x n ) vaø dk ∈ R, k=1,….,k. k k Do tính chaát khoâng tuyeán tính cuûa haøm truyeàn maø giaûi thuaät khoù coù theå döøng ñuùng nghóa (giaù trò taïo bôûi maïng Neural baèng ñuùng giaù trò ñaàu ra mong muoán hay sai leäch = 0). Do ñoù ngöôøi ta thieát laäp tieâu chuaån döøng theo moät giaù trò sai leäch Emax cho pheùp naøo ñoù: khi sai leäch E nhoû hôn hoaëc baèng Emax thì döøng laïi. Trong thöïc teá ngöôøi ta coøn duøng tieâu chuaån döøng theo moät soá laàn laëp xaùc ñònh. Böôùc 1: choïn tröôùc giaù trò η>0 vaø Emax>0. Böôùc 2 : khôûi taïo ngaãu nhieân troïng soá w, baét ñaàu vôùi maãu thöù nhaát k=1vaø gaùn sai leäch E=0. Böôùc 3: baét ñaàu quaù trình hoïc, gaùn x=xk vaø d=dk. Ñaàu ra cuûa maïng Neural tính theo: y = y()=f(wTx) (1.33) Böôùc 4: caäp nhaät troïng soá ' w = w-ηE k (w) (1.34) Böôùc 5: tính sai leäch baèng caùch coäng theâm sai leäch hieän taïi E = E + ½(d-y)2 (1.35) Böôùc 6: neáu kEmax thì gaùn E=0 vaø baét ñaàu moät chu kyø hoïc môùi baèng caùch quay trôû laïi böôùc 3. III.5. Giaûi thuaät hoïc Delta toång quaùt Luaät hoïc delta ôû treân öùng duïng cho moät Neural. Baây giôø xeùt trong tröôøng hôïp toång quaùt cho moät maïng Neural ña taàng vaø daãn ñeán giaûi thuaät Delta toång quaùt, hay coøn goïi laø giaûi thuaät lan truyeàn ngöôïc sai leäch. Luaät hoïc lan truyeàn ngöôïc sai leäch raát phöùc taïp, vieäc daãn xuaát caàn nhieàu phöông thöùc toaùn hoïc. Nhaèm ñôn giaûn cho vieäc trình baøi, ôû ñaây chæ chæ minh hoïa cho tröôøng hôïp maïng Neural hai taàng coù moät ñaàu ra. Ñoä sai leäch giöõa giaù trò taïo ra cuûa maïng Neural vôùi giaù trò mong muoán cho moät maãu döõ lieäu hoïc ñöôïc cho bôûi: x1 - 16 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural x2 y xn 1 k k2 Ek(W,w) = (d -y ) (1.36) 2 Ñoä sai leäch toång theå ñöôïc tính baèng caùch laáy toång caùc ñoä sai leäch: k E(W,w) = ∑ E k (W, w) (1.37) k =1 Ñaàu ra cuûa maïng Neural: 1 Yk = (1.38) 1 + exp( − w T o k ) Trong ñoù ok laø giaù trò ñaàu ra cuûa lôùp aån, ñöôïc tính bôûi: 1 ok = (1.39) 1 + exp( − w1 x k ) k Vôùi w1 laø vecto troïng soá cuûa Neural thöù nhaát. Luaät ñeå thay ñoåi troïng soá ñöôïc cho theo phöông thöùc giaûm gradient, töùc laø chuùng ta seõ cöïc tieåu hoaù ñoä sai leäch quaân phöông baèng caùch duøng haøm laëp: ∂E k ( W, w) W = w-η (1.40) ∂W ∂E k ( W, w) Wl = wl-η (1.41) ∂Wl Trong ñoù η laø heä soá hoïc. Söû duïng luaät daây chuyeàn ñeå ruùt ra haøm toång hôïp: 2 ∂E k ( W, w) 1 ∂ k 1 = d − T k ∂W 2 ∂w 1 + exp( − W o ) =-(dk-yk)yk(1- yk)ok (1.42) Vaäy luaät thay ñoåi troïng soá cuûa ñaàu ra laø: - 17 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural W = W + η(dk-yk)yk(1- yk)ok = W + ηδkok (1.43) Xeùt rieâng leû cho töøng troïng soá thì : Wi =Wi + ηδkoki (1.44) Vôùi i =1,..,N (soá Neural ) δk= (dk-yk)yk(1- yk) (1.45) Ñoái vôùi lôùp aån , ta tính Ek nhö sau: ∂E k ( W, w) = - yk(1- yk )wlokl(1-okl)xk (1.46) ∂Wl luaät thay ñoåi cho troïng soá lôùp aån laø : wl=wl + ηδk wlokl(1-okl)xk (1.47) Xeùt rieâng töøng troïng soá thì : Wij =wij + ηδk wlokl(1-okl)xkj (1.48) j=1,..,n Toùm taét giaûi thuaät Böôùc 1: choïn tröôùc giaù trò η > 0 vaø Emax > 0 Böôùc 2: choïn ngaãu nhieân giaù trò troïng soá w,baét ñaàu vôùi maãu thöù nhaát k=1 vaø gaùn sai leâch E=0 Böôùc 3: baét ñaáu quaù trình hoïc, gaùn x = xk, d= dk. Ñaàu ra cuûa maïng Neural ñöôïc tính theo coâng thöùc: 1 yk = (1.49) 1 + exp( − W T o k ) trong ñoù ok laø giaù trò ñaàu ra cuûa lôùp aån, ñöôïc tính bôûi: 1 ok = l (1.50) 1 + exp( − WlT x k ) Böôùc 4: caäp nhaät troïng soá Neural ñaàu ra: W=W + ηδo (1.51) Vôùi δ = y(d - y)(1 - y) Böôùc 5: caäp nhaät troïng soá Neural lôùp aån: wl=wl + ηδ wlol(1-ol)x (1.52) Böôùc 6: tính sai leäch baèng caùch coäng theâm sai leäch hieän taïi E = E + ½ (d - y)2 (1.53) - 18 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Böôùc 7: neáu k Emax thì gaùn E = 0 vaø baét ñaàu chu kyø hoïc môùi baèng caùch quay trôû laïi böôùc 3. III.6. Caùc maïng nuoâi tieán vaø giaûi thuaät truyeàn ngöôïc. Giaûi thuaät truyeàn luøi (back propagation algorithm) laø moät trong caùc giaûi thuaät quan troïng nhaát trong lòch söû phaùt trieån cuûa caùc maïng Neural nhaân taïo. Giaûi thuaät ñöôïc söû duïng ñeå huaán luyeän caùc maïng nuoâi tieán nhieàu lôùp vôùi caùc phaàn töû xöû lyù trong maïng coù haøm taùc ñoäng laø haøm phi tuyeán. Maïng nuoâi tieán nhieàu lôùp keát hôïp vôùi giaûi thuaät truyeàn luøi coøn ñöôïc goïi laø maïng truyeàn luøi (back propagation network). Neáu cho taäp hôïp caùc caëp maãu huaán luyeän vaøo-ra (x(k),d(k)) vôùi k=1,2,…,p, giaûi thuaät seõ cung caáp moät thuû tuïc cho vieäc caäp nhaät caùc troïng soá keát noái trong maïng truyeàn luøi töø lôùp Neural ñaàu ra ñeán lôùp Neural ñaàu vaøo. Giaûi thuaät vaän haønh theo hai luoàng döõ lieäu: Ñaàu tieân caùc maãu huaán luyeän ñöôïc truyeàn töø lôùp Neural ñaàu vaøo ñeán lôùp Neural ñaàu ra vaø cho keát quaû thöïc söï y(k) cuûa lôùp Neural ñaàu ra. Sau ñoù caùc tín hieäu sai leäch giöõa ñaàu ra mong muoán vaø ñaàu ra thöïc söï cuûa maïng ñöôïc truyeàn luøi töø lôùp ñaàu ra ñeán caùc lôùp ñöùng tröôùc ñeå caäp nhaät caùc troïng soá keát noái trong maïng. Ñeå laøm roõ caùc nguyeân lyù laøm vieäc cuûa caùc maïng nuoâi tieán ñöôïc keát hôïp vôùi giaûi thuaät truyeàn luøi, ôû ñaây ta chæ xem xeùt moät maïng nuoâi tieán ba lôùp ñoù laø lôùp Neural ñaàu vaøo, lôùp Neural aån vaø lôùp Neural ñaàu ra vaø töø ñoù ta coù theå môû roäng caùc nguyeân lyù laøm vieäc cho caùc maïng nuoâi tieán nhieàu lôùp hôn. Giaû söû lôùp Neural ñaàu vaøo cuûa maïng coù m ñaàu vaøo: x1, x2,…, xm , lôùp Neural aån cuûa maïng coù l phaàn töû xöû lyù vôùi caùc ñaàu ra laø: z1, z 2,…, zl vaø lôùp Neural ñaàu ra cuûa maïng coù n phaàn töû xöû lyù vôùi n ñaàu ra laø: y1, y2, …, yn . Ta cuõng giaû söû raèng vqj laø troïng soá keát noái giöõa ñaàu vaøo thöù j cuûa lôùp Neural ñaàu vaøo vôùi phaàn töû xöû lyù thöù q cuûa lôùp Neural aån vaø wiq laø troïng soá keát noái giöõa phaàn töû xöû lyù thöù q cuûa lôùp Neural aån vôùi phaàn töû xöû lyù thöù i cuûa lôùp Neural ñaàu ra. Hình 1.16 moâ taû maïng Neural ba lôùp vôùi giaûi thuaät truyeàn luøi. x1 y1 x1 y2 xm yn xj (j=1,…,m) vq,j zq (q=1,…,l) wi,q yi (i=1,…,n) - 19 - Hình 1.24
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Cho caëp maãu huaán luyeän (x,d), haøm toång hôïp cho moãi phaàn töû xöû lyù thöù q cuûa lôùp Neural aån laø: m netq= ∑ v qj .x j (1.54) j =1 vaø ñaàu ra cuûa noù laø: zq=a(netq) (1.55) Haøm toång hôïp cho moãi phaàn töû xöû lyù thöù i cuûa lôùp Neural ñaàu ra laø: l neti= ∑ wiq .z q (1.56) q =1 vaø ñaàu ra cuûa noù laø: yi=a(neti) (1.57) Neáu haøm ñaùnh giaù ñeå ño sai leäch giöõa ñaàu ra mong muoán vaø ñaàu ra thöïc söï cuûa maïng ñöôïc ñònh nghóa vôùi daïng: 1 n E(w)= ∑ (d i − yi ) 2 2 i =1 (1.58) Vì theá caùc troïng soá giöõa lôùp Neural ñaàu ra vaø lôùp Neural aån coù theå ñöôïc caäp nhaät baèng moät löôïng: ∆wiq = −η (∂E / ∂wiq ) (1.59) Söû duïng luaät Chain cho ( ∂E / ∂wiq ): Ta coù: ∆wiq = −η (∂E / ∂wiq )(∂yi / ∂neti )(∂neti / ∂wiq ) (1.60) Trong ñoù: (∂E / ∂wiq ) = −(d i − y i ) , (∂y i / ∂neti ) = a' (net i ) vaø (∂net i / ∂wiq ) = z q Do ñoù, ta coù: ∆wiq = η [ d i − y i ].[ a ' ( neti )].[ z q ] (1.61) Neáu cho tín hieäu sai leäch δ qi = [d i − y i ].[ a ' (neti )] thì caùc troïng soá keát noái giöõa lôùp Neural aån vaø lôùp Neural ñaàu ra coù theå ñöôïc caäp nhaät baèng: ∆wiq = η .δ qi .z q (1.62) Vieäc caäp nhaät caùc troïng soá keát noái giöõa lôùp Neural aån vaø lôùp Neural ñaàu vaøo söû duïng luaät: - 20 -
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
GIÁO TRÌNH Tìm hiểu Microsoft Powerpoint 2007 phiên bản tiếng việt(Lê Văn Hiếu) -1
8 p | 227 | 115
-
Luận văn: Lập trình mạng trên máy Pocket PC
90 p | 74 | 24
-
Giáo trình mạng _Chương 2
16 p | 53 | 22
-
Giáo trình mạng _Chương 3
11 p | 64 | 22
-
Đề tài: Xây dựng tiêu chuẩn cho giao diện mạng STM - N (N = 1, 4, 16, 64) theo phân cấp số đồng bộ SDH - ThS. Phạm Hồng Nhung
63 p | 56 | 16
-
Báo cáo bài tập lớn môn Mạng máy tính và Lập trình mạng: Tìm hiểu về Soap
32 p | 31 | 11
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p1
5 p | 28 | 6
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p3
5 p | 19 | 4
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p4
5 p | 25 | 4
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p2
5 p | 26 | 4
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p7
4 p | 24 | 3
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng kỹ thuật extrusion trong drafting p9
5 p | 23 | 2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng kỹ thuật extrusion trong drafting p10
5 p | 23 | 2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p10
7 p | 24 | 2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p9
7 p | 24 | 2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p8
7 p | 18 | 2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p6
5 p | 16 | 2

markdown:
# Giáo trình mạng _Chương 1
Chia sẻ: Trần Huyền My | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:30
lượt xem 103
download
![](http://image.tlvnimg.com/document/thumbnail/2009/20091210/huyenmy2204/80x100/chuong_1_8159.jpg)
##
Giáo trình mạng _Chương 1
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](images/down16x21.png)
Năm 1936, Alan Turing là người đầu tiên xem bộ não như một mô hình xử lý thông tin. Năm 1943, Warren McCulloch và Walter Pitts đã đề xuât cách hoạt động của các Neural, họ đã tạo ra một mạng neural đơn giản bằng các mạch điện
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Giáo trình mạng _Chương 1
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Chöông I TOÅNG QUAN VEÀ MAÏNG NEURAL I. LÒCH SÖÛ PHAÙT TRIEÅN CUÛA MAÏNG NEURAL Naêm 1936, Alan Turing laø ngöôøi ñaàu tieân xem boä naõo nhö moät moâ hình xöû lyù thoâng tin. Naêm 1943, Warren McCulloch vaø Walter Pitts ñaõ ñeà xuaát caùch hoaït ñoäng cuûa caùc Neural, hoï ñaõ taïo ra moät maïng Neural ñôn giaûn baèng caùc maïch ñieän. Töø ñoù caùc nhaø khoa hoïc lao vaøo nghieân cöùu caùc boä maùy thoâng minh. Naêm 1949, Donall Hebb ñeà xuaát moät giaûi thuaät huaán luyeän maïng Neural raát noåi tieáng, maø ngaøy nay noù vaãn coøn ñöôïc söû duïng . Thaäp nieân 50 laø thôøi kyø maø maïng Neural phaùt trieån caû phaàn cöùng laãn phaàn meàm. Nathaniel Rochester vaø moät soá ngöôøi khaùc töø caùc phoøng thí nghieäm cuûa IBM ñaõ xaây döïng phaàn meàm moâ phoûng maïng Neural döïa treân giaûi thuaät cuûa Hebb. Naêm 1957, Frank Roseblantt baét ñaàu nghieân cöùu veà maïng Perceptron vaø ñaõ thaønh coâng trong vieäc thieát keá Mack I Perceptron nuerocomputer, ñoù laø maïng Neural coå ñieån nhaát vaãn coøn söû duïng ñeán ngaøy nay . Naêm 1959, Bernard Widrow vaø Marcian Hoff ñaõ xaây döïng maïng Adaline, noù laø aùp duïng ñaàu tieân cuûa maïng Neural vaøo thöïc teá ñeå daäp tieáng voïng treân ñöôøng daây ñieän thoaïi. Naêm 1967, Avanlanche aùp duïng caùc maïng Neural vaøo vieäc nhaän daïng gioïng noùi, ñieàu khieån motor vaø moät soá öùng duïng khaùc. Töø naêm 1969 ñeán naêm 1981 maïng Neural rôi vaøo traïng thaùi im laëng caû veà nghieân cöùu vaø öùng duïng. Tuy nhieân, coù theå keå ñeán baøi baùo caùo cuûa Marvin Minsky vaø Seymour Papert bình luaän veà maïng perceptron, caùc nghieân cöùu veà quaù trình hoïc cuûa maïng nhieàu lôùp, maïng töï toå chöùc ( Self Organization ) cuûa Teuvo Kohonen, maïng kieåu boä nhôù keát hôïp ( BAM – Bidirectional Associative Memory ) cuûa Anderson vaø maïng ART ( Adaptive Resonance Theory Neural Networks ) cuûa Capenter. Naêm 1982, John Hopfield coâng boá moät coâng trình veà maïng Neural moät lôùp treân National Academy of Sciences, noù ñöôïc coi laø moät ñoäng löïc loâi keùo caùc nhaø khoa hoïc quay trôû laïi nghieân cöùu veà maïng Neural. Ñaây laø thôøi kyø phuïc höng cuûa caùc nghieân cöùu vaø öùng duïng maïnh meõ cuûa maïng Neural vôùi caùc nghieân cöùu veà giaûi thuaät lan truyeàn ngöôïc sai soá ( Backpropagation of error ), maïng Boltzmann, maïng Neocognitron cuûa Fukushima. Töø cuoái thaäp nieân 80, ñaàu thaäp nieân 90 ñeán nay, maïng Neural ñaõ khaúng ñònh ñöôïc vò trí cuûa mình trong nhieàu öùng duïng khaùc nhau . -1-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural II. MAÏNG NEURAL VAØ CAÙC KHAÙI NIEÄM CÔ BAÛN II.1. Giôùi thieäu veà maïng Neural Maïng Neural laø maïng maø ñöôïc xaây döïng baèng caùch sao cheùp laïi caùc nguyeân lyù toå chöùc cuûa heä Neural con ngöôøi. Boä oùc con ngöôøi laø moät heä Neural goàm coù 1010 ñeán 1012 Neural ñöôïc toå chöùc coù caáu truùc vaøo khoaûng 200 moâ hình khaùc nhau döôùi daïng nhieàu lôùp. Caáu truùc cô baûn cuûa moät Neural trong heä Neural con ngöôøi goàm coù ñoù laø caùc ñaàu vaøo (input) thaân Neural vaø ñaàu ra (output). Thaân Neural laø phaàn töû xöû lyù coù chöùc naêng thu thaäp taát caû caùc thoâng tin töø caùc ñaàu vaøo tính toaùn vaø ñöa ra caùc quyeát ñònh ôû ngoõ ra ñeå göûi tín hieäu ñeán caùc Neural khaùc nhö moâ taû ôû hình 1.1. Input Thaân Neural Output Hình 1.1 Moãi Neural coù nhieàu input nhöng chæ coù moät output, töø output naøy môùi reõ nhaùnh ñöa thoâng tin ñeán caùc Neural khaùc. Trong maïng Neural nhaân taïo, tín hieäu truyeàn töø Neural naøy ñeán Neural khaùc laø tín hieäu ñieän aùp. Coù hai loaïi tín hieäu ñieän aùp ñoù laø ñieän aùp döông vaø ñieän aùp aâm. Ñieän aùp döông ñöôïc xem nhö laø tín hieäu kích ñoäng (excitory) ñeå kích ñoäng Neural göûi tín hieäu ñeán caùc Neural khaùc vaø ñieän aùp aâm ñöôïc xem nhö laø tín hieäu öùc cheá (inhibitory) ñeå öùc cheá Neural göûi tín hieäu ñeán caùc Neural khaùc. Khi ñieän aùp laø zero thì khoâng coù söï lieân laïc giöõa hai Neural. Cuõng gioáng nhö heä Neural con ngöôøi, maïng Neural nhaân taïo bao goàm lôùp ñaàu vaøo, caùc lôùp aån vaø lôùp Neural ñaàu ra. Trong maïng, ñaàu ra cuûa Neural naøy keát noái vôùi ñaàu vaøo cuûa nhieàu Neural khaùc hoaëc keát noái vôùi ñaàu vaøo cuûa Neural chính noù. Cöôøng ñoä caùc keát noái xaùc ñònh löôïng tín hieäu truyeàn ñeán ñaàu vaøo. Giaù trò cuûa cöôøng ñoä keát noái ñöôïc goïi laø troïng soá. Trong thôøi gian heä tieáp xuùc vôùi moät vaøi ñoái töôïng, moät soá phaàn töû caûm bieán bò taùc ñoäng, cöôøng ñoä keát noái cuûa moät soá Neural thích hôïp trong heä seõ ñöôïc gia taêng nhaèm cung caáp thoâng tin veà ñoái töôïng maø heä tieáp xuùc vaø ñöa ra caùc quyeát ñònh ôû lôùp ñaàu ra. Quaù trình naøy ñöôïc goïi laø quaù trình hoïc, söï thay ñoåi cuûa caùc troïng soá trong quaù trình naøy goïi laø luaät hoïc. Ñeå xaây döïng moät maïng Neural gioáng nhö heä Neural con ngöôøi, yù töôûng ñaàu tieân cuûa Mc.culloch vaø Pitts vaøo naêm 1943 ñeà ra caáu truùc cô baûn cuûa moät Neural thöù i trong moâ hình cuûa maïng Neural nhaân taïo nhö hình 1.2. -2-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural x1 Wi,1 x2 Wi,2 x3 x4 Σ net f ai Hình 1.2 xr Wi,r b Trong ñoù: - xj laø ñaàu ra cuûa Neural thöù j hoaëc ñaàu vaøo töù moâi tröôøng beân ngoaøi. - wi,j laø troïng soá keát noái giöõa Neural thöù i vaø Neural thöù j. - b laø moät haèng soá (Bias). - ai laø ñaàu ra cuûa Neural thöù i. - f laø haøm truyeàn. - net laø ñoái soá cuûa haøm f. net=wi,1.x1+wi,2.x2+…+wi,r.xr+b (1.1) ai=f(n) (1.2) Caùc thoâng soá: +Ñaàu vaøo (input): Thoâng soá hay döõ lieäu ñaàu vaøo +Ñaàu ra (output) : Thoâng soá hay döõ lieäu ñaàu ra + Troïng soá(Weight) : Keát noái giöõa hai Neural trong maïng Neural goïi laø troïng soá, chuùng coù theå ñieàu chænh ñöôïc. Khi caùc tín hieäu ñöôïc ñöa vaøo Neural ñeå xöû lyù thì noù ñöôïc nhaân vôùi heä soá aûnh höôûng cuûa maïng giöõa hai lôùp, goïi laø heä soá troïng soá w vaø sau ñoù ñöôïc bieán ñoåi bôûi haøm phi tuyeán (haøm truyeàn). + Bias: Laø haèng soá ñöôïc ñöa tröïc tieáp vaøo maïng Neural thoâng qua boä toång, cuõng coù theå ñöa vaøo maïng thoâng qua input vôùi troïng soá nhaân vôùi noù laø w=1. Bias cho pheùp thay ñoåi ñöôøng phaân chia veà phía döôùi, hoaëc treân goác toaï ñoä. +Toác ñoä daïy: Ñaây laø thoâng soá raát quan troïng, noù quyeát ñònh ñeán keát quaû cuûa quaù trình huaán luyeän. Neáu n quaù lôùn thì quaù trình tính toaùn nhanh nhöng keát quaû toaøn cuïc seõ khoâng tìm ñöôïc, ngöôïc laïi, neáu n quaù nhoû thì keát quaû toaøn cuïc tìm ñöôïc nhöng soá böôùc tính toaùn laïi raát nhieàu. Ñeå quaù trình tính toaùn ñaït hieäu quaû ngöôøi ta thöôøng choïn 0.1 < n < 1. + Haøm truyeàn (haøm kích hoaït, haøm hoaït ñoäng): Haøm truyeàn cuûa Neural ñöôïc bieåu dieãn bôûi haøm f(x). Noù ñònh nghóa tín hieäu output cuûa Neural neáu tín hieäu input ñaõ ñöôïc bieát tröôùc. Taùc duïng cuûa haøm truyeàn laø laøm cho caùc tín hieäu nhaäp gaàn vôùi tính hieäu xuaát chuaån. Coù caùc loaïi haøm hoaït ñoäng sau: -3-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Hình 1.3 Hình 1.4 Hình 1.5 Hình 1.6 Hình 1.7 Hình 1.8 Hình 1.9 Hình 1.10 -4-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Hình 1.11 Trong noäi dung luaän vaên naøy chæ ñeà caäp ñeán 4 haøm thöôøng ñöôïc söû duïng sau: Baûng 1.1 Loaïi haøm Phöông trình Hình veõ Haøm tuyeán tính F(x)=x Hình 1.5 1 neáu x > 0 Haøm ngöôõng F(x)= Hình 1.3 - 1 neáu x < 0 1 Haøm Logsig F (x ) = Hình 1.4 1 + ex 2 Haøm tansig F (x ) = −1 Hình 1.6 1 + e −ax Vieäc löïa choïn haøm truyeàn aûnh höôûng ñeán thôøi gian daïy maïng vaø ñöôïc xaùc ñònh bôûi: - Ñaëc tính cuûa baøi toaùn (tuyeán tính, phi tuyeán, lieân tuïc, giaùn ñoaïn..) - Thuaän lôïi cho vieäc öùng duïng maùy tính. - Thuaät toaùn daïy maïng. + Lôùp (layer): Maïng Neural coù theå coù moät hay nhieàu lôùp. Lôùp ñaàu vaøo goïi laø input layer, lôùp cuoái cuøng coù giaù trò ñaàu ra laø output thì goïi laø output layer (lôùp output). Caùc lôùp coøn laïi goïi laø hidden layer (lôùp aån). +Khaùi nieäm daïy maïng: laø quaù trình laøm thay ñoåi caùc thoâng soá trong maïng (troïng soá, Bias) cho phuø hôïp vôùi kích thích beân ngoaøi, sau ñoù chuùng löu giöõ caùc giaù trò naøy. Caùch daïy ñöôïc xaùc ñònh thoâng qua caùch thöùc thay ñoåi thoâng soá. -5-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Ñoù laø: -Maïng Neural ñöôïc kích thích bôûi ñaàu vaøo . - Maïng Neural thay doåi caùc thoâng soá theo keát quaû kích thích. - Maïng Neural phaûn öùng laïi moät kích thích môùi baèng nhöõng thay ñoåi tìm thaáy trong caáu truùc maïng. II.2. Phaân loaïi maïng Neural II.2.1 Phaân loaïi theo caáu truùc: Moâ hình keát noái cuûa caùc maïng Neural nhaân taïo döïa vaøo caáu truùc coù theå ñöôïc chia ra laøm hai loaïi: Maïng nuoâi tieán vaø maïng nuoâi luøi. a. Maïng feedforward : Hình 1.12 Caùc Neural taïo thaønh nhoùm trong caùc lôùp , tín hieäu truyeàn töø lôùp input ñeán lôùp ouput . Caùc Neural khoâng cuøng lôùp thì noái vôùi nhau nhöng caùc Neural cuøng lôùp thì khoâng noái vôùi nhau . Ví duï nhö maïng perceptron nhieàu lôùp , maïng chuaån hoaù vecto hoïc hoûi , maïng ñieàu khieån phaùt aâm vaø maïng löu tröõ döõ lieäu . b. Maïng recurrent : hình 1.13 Caùc ñaàu ra cuûa moät soá Neural hoài tieáp laïi chính noù hay caùc Neural ôû caùc lôùp keá caän. Maïng recurrent coù boä nhôù ñoäng , ngoõ ra cuûa noù phaûn aùnh input hieän haønh nhö caùc input vaø output tröôùc ñoù . Ví duï nhö maïng Hopfied, maïng Elman, maïng Jordan. -6-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural II.2.2 Phaân loaïi theo phöông phaùp daïy: 1.Maïng hoïc hoûi coù giaùm saùt Ñaàu vaøo x Maïng Ñaàu ra thöïc teá y Neural w ñaàu ra mong muoán d Sai soá Hình 1.14 Moâ hình maïng huaán luyeän coù giaùm saùt Thuaät toaùn naøy duøng ñeå ñieàu chænh söï khaùc nhau giöõa caùc output thöïc teá vaø output yeâu caàu töông öùng töøng maãu ñöa vaøo. Ví duï nhö qui taéc delta do Windrow vaø Hoff ñöa ra vaøo naêm 1960, thuaät toaùn giaûi thuaät lan truyeàn ngöôïc (backpropagation) do Rumelhart vaø Mc Clellan ñöa ra naêm 1986, thuaät toaùn vecto hoïc hoûi do Kohonen ñöa ra naêm 1989. 2.Maïng hoïc hoûi khoâng giaùm saùt Thuaät toaùn naøy khoâng ñoøi hoûi caàn bieát tröôùc ngoõ ra yeâu caàu. Trong quaù trình huaán luyeän caùc maãu nhaäp ñöa vaøo maïng vaø thuaät toaùn töï ñieàu chænh caùc troïng soá keát noái, caùc maãu nhaäp coù ñaëc ñieåm töông töï seõ ôû trong cuøng moät lôùp. Ví duï nhö thuaät toaùn hoïc hoûi caïnh tranh ATR cuûa Carpenter vaø Grossberg ñöa ra vaøo naêm 1988. Maïng ñaàu vaøo x ñaàu ra thöïc teá y Neural w Hình 1.15 Moâ hình huaán luyeän khoâng giaùm saùt 3.Maïng hoïc hoûi coù ñieàu chænh Thuaät toaùn hoïc hoûi coù ñieàu chænh söû duïng tieâu chuaån ñaùnh giaù caùc ñaëc ñieåm toát cuûa output maïng töông öùng vaø input ñöa vaøo. Ví duï nhö thuaät toaùn Gen do Holland ñöa ra naêm 1975. Ñaàu vaøo x Maïng Ñaàu ra thöïc teá y Neural -7-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Tín tín hieäu taêng cöôøng hieäu Hoài II.3 Caáu truùc maïng Neural II.3.1. Maïng Neural coù moät lôùp : Bao goàm caùc phaàn töû xöû lyù treân cuøng möùc. w1,1 Σ f a1 p1 b1 p2 Σ f a2 p3 b2 wS,R Σ f aS pR bS Hình 1.17 Maïng Neural nuoâi tieán moät lôùp Trong ñoù: - pi: Döõ lieäu ñaàu vaøo. - a = f(wp + b) (1.3) - R :soá löôïng vecto ñaàu vaøo - S : soá löôïng Neural trong moät lôùp Trong maïng naøy, moãi ñaàu vaøo p ñöôïc noái vôùi moãi Neural thoâng qua ma traän troïng soá W. Moãi Neural coù moät boä toång ñeå coäng caùc troïng soá vaø bias. Keát quaû cuûa chuùng laø ñaàu vaøo cuûa haøm f. Thöôøng thì soá vecto ñaàu vaøo khaùc vôùi soá Neural (R≠S). Trong maïng khoâng baét buoäc soá ñaàu vaøo baèng soá Neural (R=S). Ma traän troïng soá w -8-
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural w1,1 w1,2 . . . w1,R W= w 2,1 w 2,2 . . . w 2,R .... w S,1 w S,2 . . . w S,R Chæ soá haøng trong ma traän cho bieát nôi ñeán Neural vaø chæ soá coät cho bieát nôi baét ñaàu xuaát phaùt töø input cuûa troïng soá . Ví du: W1,2 cho bieát troïng soá xuaát phaùt töø input thöù 2 vaø keát thuùc ôû Neural thöù 1. Tín hieäu hoài tieáp a1 p1 Σ f b1 p2 Σ f b2 a2 pR Σ f aS b3 Hình 1.18 Maïng Neural nuoâi luøi moät lôùp II.3.2. Maïng Neural nhieàu lôùp Trong maïng Neural coù theå coù nhieàu lôùp. Moãi lôùp coù moät ma traän troïng soá w vaø moät bias b, vaø moät output a. Lôùp Neural ñaàu tieân goïi laø lôùp ñaàu vaøo, lôùp Neural cuoái laø lôùp ñaàu ra, caùc lôp Neural giöõa hai lôùp ñaàu vaøo vaø ñaàu ra goïi laø lôùp aån. Trong maïng Neural moät lôùp, chæ coù moät lôùp ñaàu vaøo, moät lôùp ñaàu ra vaø moät lôùp aån. Ñeå phaân bieät caùc giaù trò naøy trong caùc lôùp ta duøng caùc chæ soá nhö hình veõ beân döôùi. P1 Σ f a1,1 Σ f a1,2 Σ f a1,n b1,1 b1,1 b1,n -9- P2 Σ f a2,1 Σ f a2,2 Σ f a2,n b2,1 b2,1 b2,n
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural P1 a1,1 a1,2 a1,n Σ f Σ f Σ f b1,1 b1,2 b1,n P2 a2,1 a2,2 a2,n Σ f Σ f Σ f b2,1 b2,2 b2,n Pr ar,1 ar,2 ar,n Σ f Σ f Σ f br,1 br,2 br,n Hình 1.20 Maïng Neural nuoâi luøi nhieàu lôùp Lôùp cuoái cuøng coù giaù trò ñaàu ra laø output thì goïi laø output layer, lôùp ñaàu vaøo (input) goïi laø input layer. Caùc lôùp coøn laïi goïi laø hidden layer (lôùp aån). Moät vaøi taùc giaû thì cho raèng input laø lôùp thöù 4. III. LUAÄT HOÏC VAØ CAÙC PHÖÔNG PHAÙP DAÏY MAÏNG Hoïc laø quaù trình laøm thay ñoåi caùc thoâng soá trong maïng (troïng soá) cho phuø hôïp vôùi kích thích beân ngoaøi, sau ñoù chuùng löu giöõ caùc giaù trò naøy. Caùch hoïc hoûi ñöôïc xaùc ñònh thoâng qua caùch thöùc thay ñoåi thoâng soá. - 10 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Ñònh nghóa cuûa vieäc hoïc bao haøm caùc yù sau: - Maïng Neural ñöôïc kích thích bôûi ñaàu vaøo. - Maïng Neural thay ñoåi caùc troïng soá theo keát quaû kích thích. - Maïng Neural phaûn öùng laïi moät kích thích môùi baèng nhöõng thay ñoåi tìm thaáy trong caáu truùc maïng. Coù nhieàu caùch hoïc trong maïng nhöng ôû ñaây chæ ñeà caäp moät soá luaät hoïc chuû yeáu: III.1. Luaät hoïc söûa loãi (Error-Correction Learning) - Goïi dk laø giaù trò ñaàu ra mong muoán cuûa Neural thöù k. - yk laø giaù trò ñaàu ra thöïc. - ek laø sai soá cuûa Neural thöù k. Ta coù coâng thöùc tính sai soá ôû laàn thöù n: ek(n) = dk(n) – yk(n) (1.4) Toång sai soá trong maïng: 1 E= 2 ∑ e 2 (n) k (1.5) Giaù trò troïng soá thay ñoåi nhö sau : w new (n) = w old ( n) + ∆w kj kj kj (1.6) Vôùi ∆wkj(n) = ηek(n)xj(n) (1.7) Trong ñoù: η laø toác ñoä daïy (laø moät haèng soá) x laø giaù trò ñaàu vaøo (input) III.2. Luaät Hebbian (Hebbian Learning) Ñònh luaät Hebb: Gia taêng troïng soá cuûa kích thích neáu muoán ñaàu ra cuûa Neural taùc ñoäng ñoái vôùi kích thích. Ngöôïc laïi, giaûm troïng soá cuûa kích thích neáu khoâng muoán ñaàu ra cuûa Neural taùc ñoäng ñoái vôùi kích thích ñoù. Donald Hebb đã đ xu t sơ đ h c t p đ c p nh t các liên k t nút mà ngày nay chúng ta g i là qui t c hu n luy n Hebb. M i khi m t Neural đư c kích ho t l p đi l p l i b i m t Neural khác, ngư ng kích ho t c a Neural th hai gi m đi, do đó s truy n đ t gi a 2 Neural này đư c d dàng b i s kích ho t l p l i. M t đ c tính quan tr ng c a qui t c này là vi c hu n luy n đư c th c hi n m t cách c c b , t c là s thay đ i tr ng s k t n i gi a hai Neural ch ph thu c vào ho t đ ng c a 2 Neural đó. - 11 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Ý tư ng này có th m r ng cho các h th ng nhân t o. Có nhi u công th c toán h c khác nhau đ di n t qui t c Hebb. Công th c sau đây đư c s d ng ph bi n nh t. Theo qui t c Hebb, khi có s ho t đ ng ch y t Neural th j đ n Neural th i, tr ng s t s tăng. Ông cho r ng thông tin có th đư c lưu tr trong k t n i và k thu t hu n luy n c a ông đã có nh ng đóng góp n n t ng cho lý thuy t m ng Neural. N u bi u th ho t đ ng c a Neural th j b ng xj và đ u ra c a Neural th i là yi, thì tr ng s k t n i đư c cho b i: ∆wij = ŋ xj yi (1.8) Xj Yi Hình 1.21 đây ŋ là tham s đ hi u ch nh s thay đ i tr ng s . Chú ý r ng qui t c Hebb có tính c c b đ i v i tr ng s và khác v i các qui t c hu n luy n (perceptron, truy n đ t ngư c), không có đ u ra yêu c u trong qui t c Hebb và ch có đ u vào c n ch y qua m ng Neural. Vieát laïi phöông trình treân ta coù: w(t+1) = w(t) + ŋ x(t) y(t) (1.9) đây t bi u th s bư c l p và ŋ là đ l n c a bư c l p. N u ta có m t Neural tuy n tính, thì thay y = wx ta có: w(t+1) = w(t) . ( 1+ŋ x2(t)) (1.10) Như v y, trong s có kh năng tăng không gi i h n, làm cho các hu n luy n viên Hebb không n đ nh v b n ch t, có th sinh ra các tr ng s dương ho c âm r t l n. Đ kh ng ch s tăng không gi i h n c a tr ng s , Oja và Sanger ñöa ra söï tieâu chuaån hoaù vaøo qui taéc Hebb. Qui t c Oja: Oja đ xu t tiêu chu n hoá qui t c Hebb. Chúng ta phân tr ng s đư c c p nh t b ng chu n c a t t c các tr ng s k t n i: Oja cho s x p x vào qui t c c p nh t này như sau: wi (t+1) = wi (t) + η y(t) [x(t) – y(t) wi (t)] = wi (t) [ 1 - η y2(t) ] + η xi (t) y(t). (1.11) đây x(t) – y(t).wi (t) là s ho t đ ng tiêu chu n hoá, nó là m t “h s quên” t l v i bình phương c a ngõ ra. Qui t c Sanger: Sanger đã s a đ i qui t c Oja đ th c hi n làm gi m. Mô t tóm t t qui t c Sanger như sau: - 12 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Gi s m ng có M đ u ra cho b i: yi (t) = ∑ wij(t) xj(t), i = 1,M (1.12) và đ u vào (N0 thì ta noùi raèng f taêng taïi x, neáu f’(x)
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Hình 1.22 Phöông trình ñöôøng thaúng d ñi qua ñieåm (x0,f(x0)) ñöôïc cho bôûi: y − f (x 0 ) = f ' (x 0 ) (1.17) x−x 0 suy ra y=f(x0) + (x-x0)f’(x0) (1.18) 1 1 Goïi x laø giao ñieåm cuûa d vaø truïc hoaønh, suy ra x laø nghieäm cuûa phöông trình : f(x0) + (x-x0)f’(x0)=0 (1.19) ⇒ x1 = x0 –f(x0)/f’(x0) (1.20) Toång quaùt ta coù : f (x n ) xn+1 = xn + (1.21) f ' (x n ) Quaù trình treân ñöôïc goïi laø phöông thöùc giaûm. AÙp duïng ñieàu naøy cho troïng soá w, ta thaáy ôû voøng laëp keá wn+1 phaûi thoaû tính chaát : f(wn+1)0 cho tröôùc sao cho: f(wn-ηf’(wn))
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural f (w1 ,..., w i + t ,..., w n ) − f (w1 ,..., w i ,..., w n ) ∂ i f (w) = lim+ (1.26) t →0 t Gradient cuûa f taïi w, kí hieäu f’(w), ñöôïc ñònh nghóa: f’(w)=(∂1f(w),…,∂nf(w))T (1.27) Moâ taû luaät hoïc delta Xeùt moät Neural söû duïng haøm truyeàn laø haøm tuyeán tính, theá thì vecto troïng soá tìm ñöôïc trong giaûi thuaät hoïc seõ laø moät ñöôøng thaúng (tröôøng hôïp khoâng gian hai chieàu). Ñieàu naøy coù nghóa laø luaät hoïc cho haøm tuyeàn tuyeán tính chæ laø moät haøm tuyeán tính maø thoâi. Tuy nhieân, neáu haøm truyeàn laø phi tuyeán thì khoù coù moät xaáp xæ toát. Ñoù laø lyù do taïi sao ngöôøi ta duøng haøm kích hoaït laø haøm baùn tuyeán tính . Ñaàu ra cuûa Neural : y()=f(wTx) (1.28) Maãu thöù Giaù trò ñaàu vaøo Ñaàu ra mong muoán 1 x1 = (x 1 , x1 ,..., x 1 ) 1 2 n d1 2 x = (x , x ,..., x ) 2 2 1 2 2 2 n d2 ... ………………. … k x k = (x1 , x 2 ,..., x k ) k k n dk Heä laáy xk laøm ñaàu vaøo, taïo ra keát quaû yk cuûa rieâng noù roài so saùnh vôùi keát quaû mong muoán dk ,sai leäch cuûa maãu thöù k ñöôïc tính nhö sau: 1 1 Ek= (dk - yk)2 = (yk – f(wTx))2 (1.29) 2 2 Sai leäch cuûa taát caû caùc maåu: k E = ∑ E k = E1 + E 2 + … + Ek (1.30) k =1 Luaät hoïc seõ thay ñoåi w theo höôùng laøm cöïc tieåu hoaù sai leäch baèng caùch söû duïng pheùp laëp: w = w - ηE’k(w) (1.31) vôùi - 15 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural d 1 k 2 E 'k (w) = T k T T (y - f(w x)) = - (y –f(w x))f’(w x) (1.32) dw 2 Toùm taét giaûi thuaät: Cho tröôùc k maãu döõ lieäu: (x1,d1),…, (xk,dk) vôùi xk = ( x1 ,…, x n ) vaø dk ∈ R, k=1,….,k. k k Do tính chaát khoâng tuyeán tính cuûa haøm truyeàn maø giaûi thuaät khoù coù theå döøng ñuùng nghóa (giaù trò taïo bôûi maïng Neural baèng ñuùng giaù trò ñaàu ra mong muoán hay sai leäch = 0). Do ñoù ngöôøi ta thieát laäp tieâu chuaån döøng theo moät giaù trò sai leäch Emax cho pheùp naøo ñoù: khi sai leäch E nhoû hôn hoaëc baèng Emax thì döøng laïi. Trong thöïc teá ngöôøi ta coøn duøng tieâu chuaån döøng theo moät soá laàn laëp xaùc ñònh. Böôùc 1: choïn tröôùc giaù trò η>0 vaø Emax>0. Böôùc 2 : khôûi taïo ngaãu nhieân troïng soá w, baét ñaàu vôùi maãu thöù nhaát k=1vaø gaùn sai leäch E=0. Böôùc 3: baét ñaàu quaù trình hoïc, gaùn x=xk vaø d=dk. Ñaàu ra cuûa maïng Neural tính theo: y = y()=f(wTx) (1.33) Böôùc 4: caäp nhaät troïng soá ' w = w-ηE k (w) (1.34) Böôùc 5: tính sai leäch baèng caùch coäng theâm sai leäch hieän taïi E = E + ½(d-y)2 (1.35) Böôùc 6: neáu kEmax thì gaùn E=0 vaø baét ñaàu moät chu kyø hoïc môùi baèng caùch quay trôû laïi böôùc 3. III.5. Giaûi thuaät hoïc Delta toång quaùt Luaät hoïc delta ôû treân öùng duïng cho moät Neural. Baây giôø xeùt trong tröôøng hôïp toång quaùt cho moät maïng Neural ña taàng vaø daãn ñeán giaûi thuaät Delta toång quaùt, hay coøn goïi laø giaûi thuaät lan truyeàn ngöôïc sai leäch. Luaät hoïc lan truyeàn ngöôïc sai leäch raát phöùc taïp, vieäc daãn xuaát caàn nhieàu phöông thöùc toaùn hoïc. Nhaèm ñôn giaûn cho vieäc trình baøi, ôû ñaây chæ chæ minh hoïa cho tröôøng hôïp maïng Neural hai taàng coù moät ñaàu ra. Ñoä sai leäch giöõa giaù trò taïo ra cuûa maïng Neural vôùi giaù trò mong muoán cho moät maãu döõ lieäu hoïc ñöôïc cho bôûi: x1 - 16 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural x2 y xn 1 k k2 Ek(W,w) = (d -y ) (1.36) 2 Ñoä sai leäch toång theå ñöôïc tính baèng caùch laáy toång caùc ñoä sai leäch: k E(W,w) = ∑ E k (W, w) (1.37) k =1 Ñaàu ra cuûa maïng Neural: 1 Yk = (1.38) 1 + exp( − w T o k ) Trong ñoù ok laø giaù trò ñaàu ra cuûa lôùp aån, ñöôïc tính bôûi: 1 ok = (1.39) 1 + exp( − w1 x k ) k Vôùi w1 laø vecto troïng soá cuûa Neural thöù nhaát. Luaät ñeå thay ñoåi troïng soá ñöôïc cho theo phöông thöùc giaûm gradient, töùc laø chuùng ta seõ cöïc tieåu hoaù ñoä sai leäch quaân phöông baèng caùch duøng haøm laëp: ∂E k ( W, w) W = w-η (1.40) ∂W ∂E k ( W, w) Wl = wl-η (1.41) ∂Wl Trong ñoù η laø heä soá hoïc. Söû duïng luaät daây chuyeàn ñeå ruùt ra haøm toång hôïp: 2 ∂E k ( W, w) 1 ∂ k 1 = d − T k ∂W 2 ∂w 1 + exp( − W o ) =-(dk-yk)yk(1- yk)ok (1.42) Vaäy luaät thay ñoåi troïng soá cuûa ñaàu ra laø: - 17 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural W = W + η(dk-yk)yk(1- yk)ok = W + ηδkok (1.43) Xeùt rieâng leû cho töøng troïng soá thì : Wi =Wi + ηδkoki (1.44) Vôùi i =1,..,N (soá Neural ) δk= (dk-yk)yk(1- yk) (1.45) Ñoái vôùi lôùp aån , ta tính Ek nhö sau: ∂E k ( W, w) = - yk(1- yk )wlokl(1-okl)xk (1.46) ∂Wl luaät thay ñoåi cho troïng soá lôùp aån laø : wl=wl + ηδk wlokl(1-okl)xk (1.47) Xeùt rieâng töøng troïng soá thì : Wij =wij + ηδk wlokl(1-okl)xkj (1.48) j=1,..,n Toùm taét giaûi thuaät Böôùc 1: choïn tröôùc giaù trò η > 0 vaø Emax > 0 Böôùc 2: choïn ngaãu nhieân giaù trò troïng soá w,baét ñaàu vôùi maãu thöù nhaát k=1 vaø gaùn sai leâch E=0 Böôùc 3: baét ñaáu quaù trình hoïc, gaùn x = xk, d= dk. Ñaàu ra cuûa maïng Neural ñöôïc tính theo coâng thöùc: 1 yk = (1.49) 1 + exp( − W T o k ) trong ñoù ok laø giaù trò ñaàu ra cuûa lôùp aån, ñöôïc tính bôûi: 1 ok = l (1.50) 1 + exp( − WlT x k ) Böôùc 4: caäp nhaät troïng soá Neural ñaàu ra: W=W + ηδo (1.51) Vôùi δ = y(d - y)(1 - y) Böôùc 5: caäp nhaät troïng soá Neural lôùp aån: wl=wl + ηδ wlol(1-ol)x (1.52) Böôùc 6: tính sai leäch baèng caùch coäng theâm sai leäch hieän taïi E = E + ½ (d - y)2 (1.53) - 18 -
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Böôùc 7: neáu k Emax thì gaùn E = 0 vaø baét ñaàu chu kyø hoïc môùi baèng caùch quay trôû laïi böôùc 3. III.6. Caùc maïng nuoâi tieán vaø giaûi thuaät truyeàn ngöôïc. Giaûi thuaät truyeàn luøi (back propagation algorithm) laø moät trong caùc giaûi thuaät quan troïng nhaát trong lòch söû phaùt trieån cuûa caùc maïng Neural nhaân taïo. Giaûi thuaät ñöôïc söû duïng ñeå huaán luyeän caùc maïng nuoâi tieán nhieàu lôùp vôùi caùc phaàn töû xöû lyù trong maïng coù haøm taùc ñoäng laø haøm phi tuyeán. Maïng nuoâi tieán nhieàu lôùp keát hôïp vôùi giaûi thuaät truyeàn luøi coøn ñöôïc goïi laø maïng truyeàn luøi (back propagation network). Neáu cho taäp hôïp caùc caëp maãu huaán luyeän vaøo-ra (x(k),d(k)) vôùi k=1,2,…,p, giaûi thuaät seõ cung caáp moät thuû tuïc cho vieäc caäp nhaät caùc troïng soá keát noái trong maïng truyeàn luøi töø lôùp Neural ñaàu ra ñeán lôùp Neural ñaàu vaøo. Giaûi thuaät vaän haønh theo hai luoàng döõ lieäu: Ñaàu tieân caùc maãu huaán luyeän ñöôïc truyeàn töø lôùp Neural ñaàu vaøo ñeán lôùp Neural ñaàu ra vaø cho keát quaû thöïc söï y(k) cuûa lôùp Neural ñaàu ra. Sau ñoù caùc tín hieäu sai leäch giöõa ñaàu ra mong muoán vaø ñaàu ra thöïc söï cuûa maïng ñöôïc truyeàn luøi töø lôùp ñaàu ra ñeán caùc lôùp ñöùng tröôùc ñeå caäp nhaät caùc troïng soá keát noái trong maïng. Ñeå laøm roõ caùc nguyeân lyù laøm vieäc cuûa caùc maïng nuoâi tieán ñöôïc keát hôïp vôùi giaûi thuaät truyeàn luøi, ôû ñaây ta chæ xem xeùt moät maïng nuoâi tieán ba lôùp ñoù laø lôùp Neural ñaàu vaøo, lôùp Neural aån vaø lôùp Neural ñaàu ra vaø töø ñoù ta coù theå môû roäng caùc nguyeân lyù laøm vieäc cho caùc maïng nuoâi tieán nhieàu lôùp hôn. Giaû söû lôùp Neural ñaàu vaøo cuûa maïng coù m ñaàu vaøo: x1, x2,…, xm , lôùp Neural aån cuûa maïng coù l phaàn töû xöû lyù vôùi caùc ñaàu ra laø: z1, z 2,…, zl vaø lôùp Neural ñaàu ra cuûa maïng coù n phaàn töû xöû lyù vôùi n ñaàu ra laø: y1, y2, …, yn . Ta cuõng giaû söû raèng vqj laø troïng soá keát noái giöõa ñaàu vaøo thöù j cuûa lôùp Neural ñaàu vaøo vôùi phaàn töû xöû lyù thöù q cuûa lôùp Neural aån vaø wiq laø troïng soá keát noái giöõa phaàn töû xöû lyù thöù q cuûa lôùp Neural aån vôùi phaàn töû xöû lyù thöù i cuûa lôùp Neural ñaàu ra. Hình 1.16 moâ taû maïng Neural ba lôùp vôùi giaûi thuaät truyeàn luøi. x1 y1 x1 y2 xm yn xj (j=1,…,m) vq,j zq (q=1,…,l) wi,q yi (i=1,…,n) - 19 - Hình 1.24
- Chöông 1: Toång quan veà maïng Neural Cho caëp maãu huaán luyeän (x,d), haøm toång hôïp cho moãi phaàn töû xöû lyù thöù q cuûa lôùp Neural aån laø: m netq= ∑ v qj .x j (1.54) j =1 vaø ñaàu ra cuûa noù laø: zq=a(netq) (1.55) Haøm toång hôïp cho moãi phaàn töû xöû lyù thöù i cuûa lôùp Neural ñaàu ra laø: l neti= ∑ wiq .z q (1.56) q =1 vaø ñaàu ra cuûa noù laø: yi=a(neti) (1.57) Neáu haøm ñaùnh giaù ñeå ño sai leäch giöõa ñaàu ra mong muoán vaø ñaàu ra thöïc söï cuûa maïng ñöôïc ñònh nghóa vôùi daïng: 1 n E(w)= ∑ (d i − yi ) 2 2 i =1 (1.58) Vì theá caùc troïng soá giöõa lôùp Neural ñaàu ra vaø lôùp Neural aån coù theå ñöôïc caäp nhaät baèng moät löôïng: ∆wiq = −η (∂E / ∂wiq ) (1.59) Söû duïng luaät Chain cho ( ∂E / ∂wiq ): Ta coù: ∆wiq = −η (∂E / ∂wiq )(∂yi / ∂neti )(∂neti / ∂wiq ) (1.60) Trong ñoù: (∂E / ∂wiq ) = −(d i − y i ) , (∂y i / ∂neti ) = a' (net i ) vaø (∂net i / ∂wiq ) = z q Do ñoù, ta coù: ∆wiq = η [ d i − y i ].[ a ' ( neti )].[ z q ] (1.61) Neáu cho tín hieäu sai leäch δ qi = [d i − y i ].[ a ' (neti )] thì caùc troïng soá keát noái giöõa lôùp Neural aån vaø lôùp Neural ñaàu ra coù theå ñöôïc caäp nhaät baèng: ∆wiq = η .δ qi .z q (1.62) Vieäc caäp nhaät caùc troïng soá keát noái giöõa lôùp Neural aån vaø lôùp Neural ñaàu vaøo söû duïng luaät: - 20 -
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
GIÁO TRÌNH Tìm hiểu Microsoft Powerpoint 2007 phiên bản tiếng việt(Lê Văn Hiếu) -1
8 p |
227 |
115
-
Luận văn: Lập trình mạng trên máy Pocket PC
90 p |
74 |
24
-
Giáo trình mạng _Chương 2
16 p |
53 |
22
-
Giáo trình mạng _Chương 3
11 p |
64 |
22
-
Đề tài: Xây dựng tiêu chuẩn cho giao diện mạng STM - N (N = 1, 4, 16, 64) theo phân cấp số đồng bộ SDH - ThS. Phạm Hồng Nhung
63 p |
56 |
16
-
Báo cáo bài tập lớn môn Mạng máy tính và Lập trình mạng: Tìm hiểu về Soap
32 p |
31 |
11
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p1
5 p |
28 |
6
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p3
5 p |
19 |
4
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p4
5 p |
25 |
4
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p2
5 p |
26 |
4
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p7
4 p |
24 |
3
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng kỹ thuật extrusion trong drafting p9
5 p |
23 |
2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng kỹ thuật extrusion trong drafting p10
5 p |
23 |
2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p10
7 p |
24 |
2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p9
7 p |
24 |
2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p8
7 p |
18 |
2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p6
5 p |
16 |
2

Set-Cookie: TLDEVNamespace=834ekmc6rf9b5qceaj6sst20u2; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly

Server: Apache/2.2.31 (CentOS)


text:
Demographic
-
Asian Cross-border Marriage Migration - Demographic Patterns and Social Issues (AUP - IIAS Publications)
Despite active scholarly interest in the phenomenon of cross-border marriage migration between Southeast and East Asia—a majority of which marriages are between men from wealthier regions and women from regions that are less economically developed—we know very little about who these women are and why they choose to marry and migrate. This volume provides an overview of the demographic patterns and social issues
260p mymi0809 19-01-2013 18 2 Download
-
Do We Need Mass Immigration -The Economic, Demographic, Environmental, Social & Developmental Arguments Against Large-scale Net Immigration To Britain
How population growth damages the quality of life and the environment Why immigration is not a ‘fix’ for an ageing population Why an ageing society is inevitable for the UK and the rest of the world Why health care will be affordable in an ageing society Why we should welcome an ageing society Why Europe’s low fertility is set to bounce back up Why there are no labour shortages in Europe or the UK How immigration can lead to worse pay and conditions for native workers
174p nunongnuna 03-04-2013 24 7 Download
-
Research " LABOR MARKET EFFECT’S OF DEMOGRAPHIC AND INSTITUTIONAL CHANGE IN TAIWAN: RETURNS TO EDUCATION, WAGE INEQUALITY AND WOMEN’S LABOR FORCE PARTICIPATION "
LABOR MARKET EFFECT’S OF DEMOGRAPHIC AND INSTITUTIONAL CHANGE IN TAIWAN: RETURNS TO EDUCATION, WAGE INEQUALITY AND WOMEN’S LABOR FORCE PARTICIPATION It seems that parents are sorting on some characteristics of school districts, though not on anything that serves to increase student performance conditional on individual and peer characteristics.
129p mualan_mualan 25-02-2013 25 5 Download
-
Báo cáo y học: "Demographic survey of pediatric patients presenting to a chiropractic teaching clinic"
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học Critical Care giúp cho các bạn có thêm kiến thức về ngành y học đề tài: Demographic survey of pediatric patients presenting to a chiropractic teaching clinic...
4p coxanh_5 28-10-2011 19 4 Download
-
báo cáo hóa học:" Associations between health-related quality of life and demographics and health risks. Results from Rhode Island's 2002 behavioral risk factor survey"
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về hóa học được đăng trên tạp chí sinh học đề tài : Associations between health-related quality of life and demographics and health risks. Results from Rhode Island's 2002 behavioral risk factor survey
10p sting02 31-01-2012 18 4 Download
-
Demographic and clinical characteristics of tuberculosis: A report of 2404 cases at a referral hospital
The aim of this study was to evaluate the demographic and clinical characteristics of patients with tuberculosis in a state referral hospital for the treatment of tuberculosis. Epidemiological investigation carried out as retrospective, descriptive, observational study based on the medical charts of 2404 consecutive patients diagnosed with tuberculosis between 2003 and 2010. Of these, 1721 (71.6%) were males, 683 (28.4%) were females, 35% were smokers and 12% suffered from alcoholism. The mean age of the study group was 42.6 (range from 15 to 89) years. 74.
5p taisaocothedung 12-01-2013 21 4 Download
-
Báo cáo y học: "Low self-esteem and psychiatric patients: Part II – The relationship between self-esteem and demographic factors and psychosocial stressors in psychiatric patients"
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học General Psychiatry cung cấp cho các bạn kiến thức về ngành y đề tài: Low self-esteem and psychiatric patients: Part II – The relationship between self-esteem and demographic factors and psychosocial stressors in psychiatric patients...
8p thulanh10 09-10-2011 23 3 Download
-
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học Critical Care giúp cho các bạn có thêm kiến thức về ngành y học đề tài: Chiropractors in Finland – a demographic survey...
5p coxanh_5 28-10-2011 16 3 Download
-
báo cáo khoa học:" Association of measured physical performance and demographic and health characteristics with self-reported physical function: implications for the interpretation of self-reported limitations"
Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành y học dành cho các bạn tham khảo đề tài: Association of measured physical performance and demographic and health characteristics with self-reported physical function: implications for the interpretation of self-reported limitations
13p panasonic05 23-12-2011 37 3 Download
-
báo cáo hóa học:" HIV/AIDS, growth and poverty in KwaZulu-Natal and South Africa: an integrated survey, demographic and economy-wide analysis"
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về hóa học được đăng trên tạp chí sinh học đề tài : HIV/AIDS, growth and poverty in KwaZulu-Natal and South Africa: an integrated survey, demographic and economy-wide analysis
13p sting02 16-01-2012 13 3 Download
-
báo cáo hóa học:" Differences in demographic composition and in work, social, and functional limitations among the populations with unipolar depression and bipolar disorder: results from a nationally representative sample"
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về hóa học được đăng trên tạp chí hóa học đề tài : Differences in demographic composition and in work, social, and functional limitations among the populations with unipolar depression and bipolar disorder: results from a nationally representative sample
9p dauphong10 31-01-2012 20 3 Download
-
This study adds to the emerging literature examining empirically the link between population size, other demographic factors and pollution. We contribute by using more reliable estimation techniques and examine two air pollutants. By considering sulfur dioxide, we become the first study to explicitly examine the impact of demographic factors on a pollutant other than carbon dioxide at the cross-national level. We also take into account the urbanization rate and the average household size neglected by many prior cross-national econometric studies.
17p tainhacmienphi 19-02-2013 26 3 Download
-
Báo cáo lâm nghiệp: "Modelling the demographic sustainability of pure beech plenter forests in Eastern Germany"
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về lâm nghiệp được đăng trên tạp chí lâm nghiệp Original article đề tài:"Modelling the demographic sustainability of pure beech plenter forests in Eastern Germany"
8p toshiba5 19-09-2011 21 2 Download
-
Báo cáo y học: "Demographic and clinical predictors of depressive symptoms among incarcerated women"
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học General Psychiatry cung cấp cho các bạn kiến thức về ngành y đề tài: Demographic and clinical predictors of depressive symptoms among incarcerated women...
7p thulanh11 11-10-2011 15 2 Download
-
Báo cáo y học: " Clinical and demographic features of pediatric burns in the eastern provinces of Turkey"
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học quốc tế cung cấp cho các bạn kiến thức về ngành y đề tài: Clinical and demographic features of pediatric burns in the eastern provinces of Turkey
7p toshiba18 31-10-2011 14 2 Download
-
Báo cáo sinh học: " Demographic characterization, inbreeding and maintenance of genetic diversity in the endangered "
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về sinh học được đăng trên tạp chí sinh học Journal of Biology đề tài: Demographic characterization, inbreeding and maintenance of genetic diversity in the endangered
0p toshiba20 15-11-2011 21 2 Download
-
báo cáo khoa học: "The counseling african americans to control hypertension (caatch) trial: baseline demographic, clinical, psychosocial, and behavioral characteristics"
Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành y học dành cho các bạn tham khảo đề tài:The counseling african americans to control hypertension (caatch) trial: baseline demographic, clinical, psychosocial, and behavioral characteristics
13p toshiba22 22-11-2011 19 2 Download
-
Báo cáo y học: "Typology of adults diagnosed with mental disorders based on socio-demographics and clinical and service use characteristic"
Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành y học dành cho các bạn tham khảo đề tài: Typology of adults diagnosed with mental disorders based on socio-demographics and clinical and service use characteristic
11p thulanh29 17-12-2011 18 2 Download
-
Báo cáo y học: "Understanding discrepancies in parent-child reporting of emotional and behavioural problems: Effects of relational and socio-demographic factors"
Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành y học dành cho các bạn tham khảo đề tài: Understanding discrepancies in parent-child reporting of emotional and behavioural problems: Effects of relational and socio-demographic factors
12p thulanh29 18-12-2011 20 2 Download
-
báo cáo khoa học: " Long term marijuana users seeking medical cannabis in California (2001–2007): demographics, social characteristics, patterns of cannabis and other drug use of 4117 applicants"
Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành y học dành cho các bạn tham khảo đề tài: Long term marijuana users seeking medical cannabis in California (2001–2007): demographics, social characteristics, patterns of cannabis and other drug use of 4117 applicants
7p panasonic04 19-12-2011 25 2 Download

markdown:
# Demographic
**Demographic**
-
[Asian Cross-border Marriage Migration - Demographic Patterns and Social Issues (AUP - IIAS Publications)](http://tailieu.vn/doc/asian-cross-border-marriage-migration-demographic-patterns-and-social-issues-aup-iias-publicat-1346286.html)
Despite active scholarly interest in the phenomenon of cross-border marriage migration between Southeast and East Asia—a majority of which marriages are between men from wealthier regions and women from regions that are less economically developed—we know very little about who these women are and why they choose to marry and migrate. This volume provides an overview of the demographic patterns and social issues
260p
mymi0809
19-01-2013
18
2
Download
-
[Do We Need Mass Immigration -The Economic, Demographic, Environmental, Social & Developmental Arguments Against Large-scale Net Immigration To Britain](http://tailieu.vn/doc/do-we-need-mass-immigration-the-economic-demographic-environmental-social-developmental-argume-1400328.html)
How population growth damages the quality of life and the environment Why immigration is not a ‘fix’ for an ageing population Why an ageing society is inevitable for the UK and the rest of the world Why health care will be affordable in an ageing society Why we should welcome an ageing society Why Europe’s low fertility is set to bounce back up Why there are no labour shortages in Europe or the UK How immigration can lead to worse pay and conditions for native workers
174p
nunongnuna
03-04-2013
24
7
Download
-
[Research " LABOR MARKET EFFECT’S OF DEMOGRAPHIC AND INSTITUTIONAL CHANGE IN TAIWAN: RETURNS TO EDUCATION, WAGE INEQUALITY AND WOMEN’S LABOR FORCE PARTICIPATION "](http://tailieu.vn/doc/research-labor-market-effect-s-of-demographic-and-institutional-change-in-taiwan-returns-to-educa-1372528.html)
LABOR MARKET EFFECT’S OF DEMOGRAPHIC AND INSTITUTIONAL CHANGE IN TAIWAN: RETURNS TO EDUCATION, WAGE INEQUALITY AND WOMEN’S LABOR FORCE PARTICIPATION It seems that parents are sorting on some characteristics of school districts, though not on anything that serves to increase student performance conditional on individual and peer characteristics.
129p
mualan_mualan
25-02-2013
25
5
Download
-
[Báo cáo y học: "Demographic survey of pediatric patients presenting to a chiropractic teaching clinic"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-y-hoc-demographic-survey-of-pediatric-patients-presenting-to-a-chiropractic-teaching-clini-932439.html)
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học Critical Care giúp cho các bạn có thêm kiến thức về ngành y học đề tài: Demographic survey of pediatric patients presenting to a chiropractic teaching clinic...
4p
coxanh_5
28-10-2011
19
4
Download
-
[báo cáo hóa học:" Associations between health-related quality of life and demographics and health risks. Results from Rhode Island's 2002 behavioral risk factor survey"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-hoa-hoc-associations-between-health-related-quality-of-life-and-demographics-and-health-r-1087675.html)
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về hóa học được đăng trên tạp chí sinh học đề tài : Associations between health-related quality of life and demographics and health risks. Results from Rhode Island's 2002 behavioral risk factor survey
10p
sting02
31-01-2012
18
4
Download
-
[Demographic and clinical characteristics of tuberculosis: A report of 2404 cases at a referral hospital](http://tailieu.vn/doc/demographic-and-clinical-characteristics-of-tuberculosis-a-report-of-2404-cases-at-a-referral-hospi-1338428.html)
The aim of this study was to evaluate the demographic and clinical characteristics of patients with tuberculosis in a state referral hospital for the treatment of tuberculosis. Epidemiological investigation carried out as retrospective, descriptive, observational study based on the medical charts of 2404 consecutive patients diagnosed with tuberculosis between 2003 and 2010. Of these, 1721 (71.6%) were males, 683 (28.4%) were females, 35% were smokers and 12% suffered from alcoholism. The mean age of the study group was 42.6 (range from 15 to 89) years. 74.
5p
taisaocothedung
12-01-2013
21
4
Download
-
[Báo cáo y học: "Low self-esteem and psychiatric patients: Part II – The relationship between self-esteem and demographic factors and psychosocial stressors in psychiatric patients"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-y-hoc-low-self-esteem-and-psychiatric-patients-part-ii-the-relationship-between-self-es-879844.html)
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học General Psychiatry cung cấp cho các bạn kiến thức về ngành y đề tài: Low self-esteem and psychiatric patients: Part II – The relationship between self-esteem and demographic factors and psychosocial stressors in psychiatric patients...
8p
thulanh10
09-10-2011
23
3
Download
-
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học Critical Care giúp cho các bạn có thêm kiến thức về ngành y học đề tài: Chiropractors in Finland – a demographic survey...
5p
coxanh_5
28-10-2011
16
3
Download
-
[báo cáo khoa học:" Association of measured physical performance and demographic and health characteristics with self-reported physical function: implications for the interpretation of self-reported limitations"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-khoa-hoc-association-of-measured-physical-performance-and-demographic-and-health-characte-1043231.html)
Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành y học dành cho các bạn tham khảo đề tài: Association of measured physical performance and demographic and health characteristics with self-reported physical function: implications for the interpretation of self-reported limitations
13p
panasonic05
23-12-2011
37
3
Download
-
[báo cáo hóa học:" HIV/AIDS, growth and poverty in KwaZulu-Natal and South Africa: an integrated survey, demographic and economy-wide analysis"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-hoa-hoc-hiv-aids-growth-and-poverty-in-kwazulu-natal-and-south-africa-an-integrated-surv-1078826.html)
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về hóa học được đăng trên tạp chí sinh học đề tài : HIV/AIDS, growth and poverty in KwaZulu-Natal and South Africa: an integrated survey, demographic and economy-wide analysis
13p
sting02
16-01-2012
13
3
Download
-
[báo cáo hóa học:" Differences in demographic composition and in work, social, and functional limitations among the populations with unipolar depression and bipolar disorder: results from a nationally representative sample"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-hoa-hoc-differences-in-demographic-composition-and-in-work-social-and-functional-limita-1087907.html)
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về hóa học được đăng trên tạp chí hóa học đề tài : Differences in demographic composition and in work, social, and functional limitations among the populations with unipolar depression and bipolar disorder: results from a nationally representative sample
9p
dauphong10
31-01-2012
20
3
Download
-
This study adds to the emerging literature examining empirically the link between population size, other demographic factors and pollution. We contribute by using more reliable estimation techniques and examine two air pollutants. By considering sulfur dioxide, we become the first study to explicitly examine the impact of demographic factors on a pollutant other than carbon dioxide at the cross-national level. We also take into account the urbanization rate and the average household size neglected by many prior cross-national econometric studies.
17p
tainhacmienphi
19-02-2013
26
3
Download
-
[Báo cáo lâm nghiệp: "Modelling the demographic sustainability of pure beech plenter forests in Eastern Germany"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-lam-nghiep-modelling-the-demographic-sustainability-of-pure-beech-plenter-forests-in-easte-851738.html)
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về lâm nghiệp được đăng trên tạp chí lâm nghiệp Original article đề tài:"Modelling the demographic sustainability of pure beech plenter forests in Eastern Germany"
8p
toshiba5
19-09-2011
21
2
Download
-
[Báo cáo y học: "Demographic and clinical predictors of depressive symptoms among incarcerated women"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-y-hoc-demographic-and-clinical-predictors-of-depressive-symptoms-among-incarcerated-women--884895.html)
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học General Psychiatry cung cấp cho các bạn kiến thức về ngành y đề tài: Demographic and clinical predictors of depressive symptoms among incarcerated women...
7p
thulanh11
11-10-2011
15
2
Download
-
[Báo cáo y học: " Clinical and demographic features of pediatric burns in the eastern provinces of Turkey"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-y-hoc-clinical-and-demographic-features-of-pediatric-burns-in-the-eastern-provinces-of-tu-941531.html)
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học quốc tế cung cấp cho các bạn kiến thức về ngành y đề tài: Clinical and demographic features of pediatric burns in the eastern provinces of Turkey
7p
toshiba18
31-10-2011
14
2
Download
-
[Báo cáo sinh học: " Demographic characterization, inbreeding and maintenance of genetic diversity in the endangered "](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-sinh-hoc-demographic-characterization-inbreeding-and-maintenance-of-genetic-diversity-in-974491.html)
Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về sinh học được đăng trên tạp chí sinh học Journal of Biology đề tài: Demographic characterization, inbreeding and maintenance of genetic diversity in the endangered
0p
toshiba20
15-11-2011
21
2
Download
-
[báo cáo khoa học: "The counseling african americans to control hypertension (caatch) trial: baseline demographic, clinical, psychosocial, and behavioral characteristics"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-khoa-hoc-the-counseling-african-americans-to-control-hypertension-caatch-trial-baseline-993918.html)
Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành y học dành cho các bạn tham khảo đề tài:The counseling african americans to control hypertension (caatch) trial: baseline demographic, clinical, psychosocial, and behavioral characteristics
13p
toshiba22
22-11-2011
19
2
Download
-
[Báo cáo y học: "Typology of adults diagnosed with mental disorders based on socio-demographics and clinical and service use characteristic"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-y-hoc-typology-of-adults-diagnosed-with-mental-disorders-based-on-socio-demographics-and-c-1031858.html)
Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành y học dành cho các bạn tham khảo đề tài: Typology of adults diagnosed with mental disorders based on socio-demographics and clinical and service use characteristic
11p
thulanh29
17-12-2011
18
2
Download
-
[Báo cáo y học: "Understanding discrepancies in parent-child reporting of emotional and behavioural problems: Effects of relational and socio-demographic factors"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-y-hoc-understanding-discrepancies-in-parent-child-reporting-of-emotional-and-behavioural-p-1033208.html)
Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành y học dành cho các bạn tham khảo đề tài: Understanding discrepancies in parent-child reporting of emotional and behavioural problems: Effects of relational and socio-demographic factors
12p
thulanh29
18-12-2011
20
2
Download
-
[báo cáo khoa học: " Long term marijuana users seeking medical cannabis in California (2001–2007): demographics, social characteristics, patterns of cannabis and other drug use of 4117 applicants"](http://tailieu.vn/doc/bao-cao-khoa-hoc-long-term-marijuana-users-seeking-medical-cannabis-in-california-2001-2007-d-1034664.html)
Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành y học dành cho các bạn tham khảo đề tài: Long term marijuana users seeking medical cannabis in California (2001–2007): demographics, social characteristics, patterns of cannabis and other drug use of 4117 applicants
7p
panasonic04
19-12-2011
25
2
Download

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

Set-Cookie: TLDEVNamespace=el5j09nnhf2bfqevep0c5idkd5; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly

Connection: close

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Pragma: no-cache

Vary: Accept-Encoding

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text:
Ngành dược liệu
-
Bài giảng Dược liệu học: Bài mở đầu do Nguyễn Ngọc Quỳnh biên soạn cung cấp cho các bạn những kiến thức về tổng quan quá trình phát triển của ngành dược liệu; các phương pháp thu hái chế biến và bảo quản dược liệu; các phương pháp phân lập và định lượng các nhóm hợp chất tự nhiên.
123p cocacola_10 07-12-2015 23 7 Download
-
Việt Nam nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa, nóng và ẩm nên có nguồn tài nguyên thực vật phong phú và đa dạng. Theo thống kê sơ bộ của ngành Dược liệu, nước ta có khoảng 14.000 loài thực vật, nấm và tảo, trong đó có gần 4.000 loài cây thuốc và nấm làm thuốc. Trong số 4.000 loài cây thuốc ấy hiện có 44 loài đang được trồng và thu hoạch làm dược liệu theo quy mô sản xuất hàng hóa....
92p htc_12 16-05-2013 104 36 Download
-
Luận văn tốt nghiệp “Hoàn thiện quy trình nhập khẩu nguyên liệu và thành phẩm tân dược tại Công ty dược liệu TWI-Hà Nội”
Thế kỷ 20 đã chứng kiến những đổi thay kỳ diệu trong mọi lĩnh vực của đời sống nhân loại : Từ những bước đi dài trong công cuộc chinh phục vũ trụ, những thành tựu khoa học rực rỡ áp dụng vào thực tế đem lại những lợi ích to lớn…đến sự phát triển kinh tế vượt bậc của nhiều Quốc gia. Trong công cuộc đổi mới và mở cửa nền kinh tế của Đảng và nhà nước ta những năm vừa qua đã đem lại cho nền kinh tế nói chung và các doanh nghiệp dược nói riêng...
85p minhtri 22-07-2009 1329 345 Download
-
Trong những năm gần đây ngành nuôi trồng nấm phát triển mạnh mẽ trên cả nước, tổng các loại nấm ăn và nấm dược liệu trong năm 2006 ước tính đạt khoảng 1,5 triệu tấn. Nghề nuôi trồng nấm ra đời đã góp phần giải quyết công ăn việc làm, tăng thu nhập cho người nông dân và làm giàu cho rất nhiều hộ gia đình.
28p nguyennin86 25-02-2011 396 206 Download
-
Chi phí thấp sẽ là thế mạnh kinh tế của ngành, công ty nào có chi phí sản xuất thấp sẽ tạo được ưu thế cạnh tranh bền vững. Đặc tính nổi bật của ngành vật liệu xây dựng là nhạy cảm với chu kỳ kinh doanh của nền kinh tế vĩ mô Bài viết của Ths. Lê Đạt Chí, Trương Minh Huy (Trường Đại học Kinh tế Tp.HCM). Đặc trưng của ngành vật liệu xây dựng là một ngành kinh tế thâm dụng vốn, các tài sản của nó là những tài sản nặng vốn, và chi phí cố...
5p xedapcam 05-05-2010 347 148 Download
-
Mục tiêu: 1.Biết được cấu trúc của tinh bột, cellulose, gôm, chất nhầy pectin. 2.Định tính, định lượng và cách đánh giá các dược liệu có chứa các hoạt chất trên. 3.Học và tham khảo một số cây thuốc điển hình. 4.Ứng dụng nhóm hoạt chất trên trong cuộc sống và ngành Dược.
10p bigbaby87 01-09-2010 406 140 Download
-
Định tính: Dựa trên tính chất của tinh bột, kiểm nghiệm bằng vi học, tinh bột + dung dịch iod (dung dịch lugol) - màu xanh tím. Ứng dụng: Có thể phát hiện được tinh bột đặc trưng cho dược liệu nào đó trong thuốc bột hoặc góp phần định danh một dược liệu...Hồ tinh bột là chỉ thị phát hiện iod trong phân tích kiểm nghiệm.
6p bigbaby87 01-09-2010 249 130 Download
-
Để có được sự phát triển như ngày nay, ngành dược học đã trải qua một quá trình lịch sử lâu dài với nhiều biến cố và sự kiện. Bắt đầu từ những cách bào chế thuốc dân gian được đúc kết từ những năm trước Công nguyên (CN) cho tới sự ra đời của cả một ngành công nghiệp bào chế dược phẩm, bước ngoặt của quá trình này chỉ bắt đầu diễn ra từ đầu thế kỷ 19 và được xem là dấu mốc cho lịch sử phát triển của ngành dược học ngày nay....
22p htc_12 16-05-2013 394 109 Download
-
Cát căn là dược liệu chế biến từ củ sắn dây (Pueraria thomsoni Benth.), thuộc họ Đậu (Fabaceae). Đặc điểm thực vật Sắn dây là loại dây leo, có thể dài đến 10 m, lá kép gồm 3 lá chét. Cuống lá chét ở giữa dài, cuống lá chét 2 bên ngắn. Lá chét có thể phân thành 2-3 thùy. Về mùa hè trổ hoa màu xanh, mọc thành chùm ở kẽ lá. Quả loại đậu, có nhiều lông. Củ dài và to có thể nặng tới 20 kg, có nhiều xơ. Bộ phận dùng và chế biến Rễ...
9p bigbaby87 01-09-2010 212 99 Download
-
Định nghĩa alcaloid, danh pháp, tính chất, trạng thái thiên nhiên của alcaloid trong dược liệu. Phương pháp chiết xuất và phân lập alcaloid. Phương pháp định tính, định lượng alcaloid trong dược liệu. Sự phân loại alcaloid trong dược liệu theo cấu trúc hóa học. Các dược liệu chứa alcaloid trong giáo trình.
61p minhhai_m1 18-08-2011 255 85 Download
-
Theo thống kê của BMI, ngành công nghiệp dược hiện nay chiếm 1,50% GDP. Doanh thu của toàn ngành theo ước tính của Cục quản lý Dược Bộ Y tế đạt 1,11 tỷ USD, chiếm 1,59% GDP. Tuy chỉ có quy mô nhỏ so với các ngành khác trong nền kinh tế nhưng ngành dược là ngành luôn có tốc độ tăng trưởng cao trong thời gian gần đây, trung bình trong giai đoạn 2000-2007 là 15%. Quy mô ngành dược hiện nay còn rất nhỏ bé, và còn nhiều tiềm năng để phát triển. Chi tiêu của người dân...
24p muathu_102 29-01-2013 191 74 Download
-
Ebook Nấm ăn - Nấm dược liệu Công dụng và công nghệ nuôi trồng: Phần 2 - PGS.PTS. Nguyễn Hữu Đống, KS. Đinh Xuân Linh
Nối tiếp phần 1, phần 2 của cuốn sách Nấm ăn - Nấm dược liệu Công dụng và công nghệ nuôi trồng giúp các bạn nắm bắt những kiến thức về công nghệ nuôi trồng các loại nấm ăn và nấm linh chi một loại dược liệu quý. Tài liệu phục vụ cho các bạn chuyên ngành Trồng trọt và những ngành có liên quan.
92p thuytrang_1 31-12-2014 111 73 Download
-
Tham khảo tài liệu 'dược liệu chứa saponin 2', y tế - sức khoẻ, y dược phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
15p minhhai_m1 19-08-2011 141 50 Download
-
Tham khảo tài liệu 'dược liệu chứa lipid', y tế - sức khoẻ, y dược phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
26p minhhai_m1 18-08-2011 116 45 Download
-
Các phân tích hoá học cho thấy trong sinh khối của đông trùng hạ thảo có 17 axít amin khác nhau, có D-mannitol, có lipit, có nhiều nguyên tố vi lượng (Al, Si, K, Na v.v..). Quan trọng hơn là trong sinh khối đông trùng hạ thảo có nhiều chất hoạt động sinh học mà các nhà khoa học đang phát hiện dần dần ra nhờ các tiến bộ của ngành hoá học các hợp chất tự nhiên. Nhiều hoạt chất này có giá trị dược liệu cao.
75p poseidon08 08-08-2011 92 42 Download
-
Tài liệu tham khảo dành cho giáo viên, sinh viên đại học, cao đẳng chuyên ngành dược - Một số chế phẩm dược.
45p minhhai_m1 18-08-2011 99 33 Download
-
Bài giảng "Dược liệu chứa carbohydrat" do tiến sĩ Nguyễn Thị Thu Hằng biên soạn giới thiệu đến các bạn những nội dung về cấu trúc hóa học của tinh bột, cellulose, gôm, chất nhầy, pectin, các phương pháp nhận biết và kiểm nghiệm các dược liệu chứa các thành phần nói trên,... Với các bạn đang học chuyên ngành Y dược thì đây là tài liệu tham khảo hữu ích cho các bạn.
36p ttv_vuvu 13-10-2015 84 33 Download
-
Tham khảo tài liệu 'dược liệu chứa nhựa', y tế - sức khoẻ, y dược phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
8p minhhai_m1 18-08-2011 72 30 Download
-
Tham khảo bài thuyết trình 'đạo đức ngành dược', y tế - sức khoẻ, y học thường thức phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
43p sony_12 26-06-2013 180 28 Download
-
Bài giảng phần 2 "Dược liệu chứa Alkaloid" giới thiệu đến các bạn công dụng, tác dụng, đặc điểm, phân bố của các dược liệu chứa Alkaloid như: Ma hoàng, tỏi độc, cà độc dược, mã tiền,... Với các bạn đang học chuyên ngành Y dược thì đây là tài liệu tham khảo hữu ích.
355p binbond 22-10-2015 63 28 Download

markdown:
# Ngành dược liệu
**Ngành dược liệu**
-
Bài giảng Dược liệu học: Bài mở đầu do Nguyễn Ngọc Quỳnh biên soạn cung cấp cho các bạn những kiến thức về tổng quan quá trình phát triển của ngành dược liệu; các phương pháp thu hái chế biến và bảo quản dược liệu; các phương pháp phân lập và định lượng các nhóm hợp chất tự nhiên.
123p
cocacola_10
07-12-2015
23
7
Download
-
Việt Nam nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa, nóng và ẩm nên có nguồn tài nguyên thực vật phong phú và đa dạng. Theo thống kê sơ bộ của ngành Dược liệu, nước ta có khoảng 14.000 loài thực vật, nấm và tảo, trong đó có gần 4.000 loài cây thuốc và nấm làm thuốc. Trong số 4.000 loài cây thuốc ấy hiện có 44 loài đang được trồng và thu hoạch làm dược liệu theo quy mô sản xuất hàng hóa....
92p
htc_12
16-05-2013
104
36
Download
-
[Luận văn tốt nghiệp “Hoàn thiện quy trình nhập khẩu nguyên liệu và thành phẩm tân dược tại Công ty dược liệu TWI-Hà Nội”](http://tailieu.vn/doc/luan-van-tot-nghiep-hoan-thien-quy-trinh-nhap-khau-nguyen-lieu-va-thanh-pham-tan-duoc-tai-cong-ty-d-38945.html)
Thế kỷ 20 đã chứng kiến những đổi thay kỳ diệu trong mọi lĩnh vực của đời sống nhân loại : Từ những bước đi dài trong công cuộc chinh phục vũ trụ, những thành tựu khoa học rực rỡ áp dụng vào thực tế đem lại những lợi ích to lớn…đến sự phát triển kinh tế vượt bậc của nhiều Quốc gia. Trong công cuộc đổi mới và mở cửa nền kinh tế của Đảng và nhà nước ta những năm vừa qua đã đem lại cho nền kinh tế nói chung và các doanh nghiệp dược nói riêng...
85p
minhtri
22-07-2009
1329
345
Download
-
Trong những năm gần đây ngành nuôi trồng nấm phát triển mạnh mẽ trên cả nước, tổng các loại nấm ăn và nấm dược liệu trong năm 2006 ước tính đạt khoảng 1,5 triệu tấn. Nghề nuôi trồng nấm ra đời đã góp phần giải quyết công ăn việc làm, tăng thu nhập cho người nông dân và làm giàu cho rất nhiều hộ gia đình.
28p
nguyennin86
25-02-2011
396
206
Download
-
Chi phí thấp sẽ là thế mạnh kinh tế của ngành, công ty nào có chi phí sản xuất thấp sẽ tạo được ưu thế cạnh tranh bền vững. Đặc tính nổi bật của ngành vật liệu xây dựng là nhạy cảm với chu kỳ kinh doanh của nền kinh tế vĩ mô Bài viết của Ths. Lê Đạt Chí, Trương Minh Huy (Trường Đại học Kinh tế Tp.HCM). Đặc trưng của ngành vật liệu xây dựng là một ngành kinh tế thâm dụng vốn, các tài sản của nó là những tài sản nặng vốn, và chi phí cố...
5p
xedapcam
05-05-2010
347
148
Download
-
Mục tiêu: 1.Biết được cấu trúc của tinh bột, cellulose, gôm, chất nhầy pectin. 2.Định tính, định lượng và cách đánh giá các dược liệu có chứa các hoạt chất trên. 3.Học và tham khảo một số cây thuốc điển hình. 4.Ứng dụng nhóm hoạt chất trên trong cuộc sống và ngành Dược.
10p
bigbaby87
01-09-2010
406
140
Download
-
Định tính: Dựa trên tính chất của tinh bột, kiểm nghiệm bằng vi học, tinh bột + dung dịch iod (dung dịch lugol) - màu xanh tím. Ứng dụng: Có thể phát hiện được tinh bột đặc trưng cho dược liệu nào đó trong thuốc bột hoặc góp phần định danh một dược liệu...Hồ tinh bột là chỉ thị phát hiện iod trong phân tích kiểm nghiệm.
6p
bigbaby87
01-09-2010
249
130
Download
-
Để có được sự phát triển như ngày nay, ngành dược học đã trải qua một quá trình lịch sử lâu dài với nhiều biến cố và sự kiện. Bắt đầu từ những cách bào chế thuốc dân gian được đúc kết từ những năm trước Công nguyên (CN) cho tới sự ra đời của cả một ngành công nghiệp bào chế dược phẩm, bước ngoặt của quá trình này chỉ bắt đầu diễn ra từ đầu thế kỷ 19 và được xem là dấu mốc cho lịch sử phát triển của ngành dược học ngày nay....
22p
htc_12
16-05-2013
394
109
Download
-
Cát căn là dược liệu chế biến từ củ sắn dây (Pueraria thomsoni Benth.), thuộc họ Đậu (Fabaceae). Đặc điểm thực vật Sắn dây là loại dây leo, có thể dài đến 10 m, lá kép gồm 3 lá chét. Cuống lá chét ở giữa dài, cuống lá chét 2 bên ngắn. Lá chét có thể phân thành 2-3 thùy. Về mùa hè trổ hoa màu xanh, mọc thành chùm ở kẽ lá. Quả loại đậu, có nhiều lông. Củ dài và to có thể nặng tới 20 kg, có nhiều xơ. Bộ phận dùng và chế biến Rễ...
9p
bigbaby87
01-09-2010
212
99
Download
-
Định nghĩa alcaloid, danh pháp, tính chất, trạng thái thiên nhiên của alcaloid trong dược liệu. Phương pháp chiết xuất và phân lập alcaloid. Phương pháp định tính, định lượng alcaloid trong dược liệu. Sự phân loại alcaloid trong dược liệu theo cấu trúc hóa học. Các dược liệu chứa alcaloid trong giáo trình.
61p
minhhai_m1
18-08-2011
255
85
Download
-
Theo thống kê của BMI, ngành công nghiệp dược hiện nay chiếm 1,50% GDP. Doanh thu của toàn ngành theo ước tính của Cục quản lý Dược Bộ Y tế đạt 1,11 tỷ USD, chiếm 1,59% GDP. Tuy chỉ có quy mô nhỏ so với các ngành khác trong nền kinh tế nhưng ngành dược là ngành luôn có tốc độ tăng trưởng cao trong thời gian gần đây, trung bình trong giai đoạn 2000-2007 là 15%. Quy mô ngành dược hiện nay còn rất nhỏ bé, và còn nhiều tiềm năng để phát triển. Chi tiêu của người dân...
24p
muathu_102
29-01-2013
191
74
Download
-
[Ebook Nấm ăn - Nấm dược liệu Công dụng và công nghệ nuôi trồng: Phần 2 - PGS.PTS. Nguyễn Hữu Đống, KS. Đinh Xuân Linh](http://tailieu.vn/doc/ebook-nam-an-nam-duoc-lieu-cong-dung-va-cong-nghe-nuoi-trong-phan-2-pgs-pts-nguyen-huu-dong-k-1736387.html)
Nối tiếp phần 1, phần 2 của cuốn sách Nấm ăn - Nấm dược liệu Công dụng và công nghệ nuôi trồng giúp các bạn nắm bắt những kiến thức về công nghệ nuôi trồng các loại nấm ăn và nấm linh chi một loại dược liệu quý. Tài liệu phục vụ cho các bạn chuyên ngành Trồng trọt và những ngành có liên quan.
92p
thuytrang_1
31-12-2014
111
73
Download
-
Tham khảo tài liệu 'dược liệu chứa saponin 2', y tế - sức khoẻ, y dược phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
15p
minhhai_m1
19-08-2011
141
50
Download
-
Tham khảo tài liệu 'dược liệu chứa lipid', y tế - sức khoẻ, y dược phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
26p
minhhai_m1
18-08-2011
116
45
Download
-
Các phân tích hoá học cho thấy trong sinh khối của đông trùng hạ thảo có 17 axít amin khác nhau, có D-mannitol, có lipit, có nhiều nguyên tố vi lượng (Al, Si, K, Na v.v..). Quan trọng hơn là trong sinh khối đông trùng hạ thảo có nhiều chất hoạt động sinh học mà các nhà khoa học đang phát hiện dần dần ra nhờ các tiến bộ của ngành hoá học các hợp chất tự nhiên. Nhiều hoạt chất này có giá trị dược liệu cao.
75p
poseidon08
08-08-2011
92
42
Download
-
Tài liệu tham khảo dành cho giáo viên, sinh viên đại học, cao đẳng chuyên ngành dược - Một số chế phẩm dược.
45p
minhhai_m1
18-08-2011
99
33
Download
-
Bài giảng "Dược liệu chứa carbohydrat" do tiến sĩ Nguyễn Thị Thu Hằng biên soạn giới thiệu đến các bạn những nội dung về cấu trúc hóa học của tinh bột, cellulose, gôm, chất nhầy, pectin, các phương pháp nhận biết và kiểm nghiệm các dược liệu chứa các thành phần nói trên,... Với các bạn đang học chuyên ngành Y dược thì đây là tài liệu tham khảo hữu ích cho các bạn.
36p
ttv_vuvu
13-10-2015
84
33
Download
-
Tham khảo tài liệu 'dược liệu chứa nhựa', y tế - sức khoẻ, y dược phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
8p
minhhai_m1
18-08-2011
72
30
Download
-
Tham khảo bài thuyết trình 'đạo đức ngành dược', y tế - sức khoẻ, y học thường thức phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
43p
sony_12
26-06-2013
180
28
Download
-
Bài giảng phần 2 "Dược liệu chứa Alkaloid" giới thiệu đến các bạn công dụng, tác dụng, đặc điểm, phân bố của các dược liệu chứa Alkaloid như: Ma hoàng, tỏi độc, cà độc dược, mã tiền,... Với các bạn đang học chuyên ngành Y dược thì đây là tài liệu tham khảo hữu ích.
355p
binbond
22-10-2015
63
28
Download

Set-Cookie: TLDEVNamespace=736kk1dn9fj3pv940navaea613; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly


text:
© Copyright 1997 - VnExpress.net, All rights reserved.
® VnExpress giữ bản quyền nội dung trên website này.
Garay
Ngày sinh
10/10/1986 (30 tuổi)
Chiều cao
188 Cm
Cân nặng
75 Kg
© Copyright 1997 VnExpress.net, All rights reserved.
VnExpress tuyển dụng Liên hệ quảng cáo / Liên hệ Tòa soạn
Thông tin Tòa soạn. 0123.888.0123 (HN) - 0129.233.3555 (TP HCM)

WARC-Truncated: length

Set-Cookie: device_env=4; expires=Mon, 31-Oct-2016 08:40:21 GMT; path=/; domain=vnexpress.net

Content-Type: text/html