Thạc Sĩ Phương pháp Bayes và ứng dụng trong mạng Nơron

MVC LVC
, ? lI:
LOIMOBAU
A'
CHUaNG 1- TONG QUAN 3
1.1.Gioi thi~u 3
1.2.Co sa v€ phuong phap Bayes 3
1.3.Cae d~c tIling cua d6i tu<;1ngtrong phan lop 6
1.4. B~Liroan phan lOp Bayes t6ng quat ", 10
1.4.1. B~c tIling bQi,vector d~c tru'ng 10
1.4.2. Lu~t phan lOpBayes cho cae d6i tu<;1ngda lOp,da d~c tIling 11
15 C
.A'
h
' ? b
'"
h
,.t'
k
"
h
"
1
"
13 1!clieu oa rUlro trong al roan tong e p an op .
1.5.1. C1!cti~u hoa rui ro trong b~Liroan phan lOpBayes 16
1.5.2. T6ng quat hoa s1!phan lOptheo tieu chuffnh<;1p19c1!cdc;t.i 17
1.6.Quy€t dinh mi€n, xac sua"tsai sO' 18
1.7.Cae ham bi~t thli'c 20
1.7.1. Ham bi~t thli'cGauss trong bai roan nh~n dc;t.nghai lop 23
1.7. 2. Bi~t thli'cdc;t.ngroan phuong tuy€n tinh theo lu~t Bayes 24
1.7.3. Bi~t thli'ctuy€n tinh : BAngthli'clOpma tr~n hi~p phuong sai 25
1.7.4. Bai roan phan lOptheo khmlng each Euclide nh6 nha"t 33
1.8.Uoc lu<;1ngm~t dQxac sua"t 34
1.8.1. Phuong phap tham s6 36
1.8.2. Phuong phap phi tham sO' 40
1.8.2.1. Phuong phap Kernel- base. Pazen Window 42
1.8.2.2. Phuong phap Ian c~n g~n nha"t: K - nearest Neighbors 47
1.8.3. Phuong phap nli'atham s6 49
1.8.3.1 Xa"pXlham 50
1.8.3.2 Khmlng each giua cae m~t dQxac sua"t.Khmlng each Kullback-
Leibler 54
CHUaNG 2 - MANG NaRON xAc sUA T 56
2.1. Ma d~u 56
2.2. Xay d1!ngphuong phap mc;t.ngnoron 59
2.3. Mc;t.ngnoron xac sua"tvoi nhan Gauss xuyen tam 60
2.4. Mc;t.ngnoron xac sua"tvoi nhan Gauss chuffn
" " " :;:;: h
A'
h
'
61 xuyen tam va cae mall c uan oa .CHUdNG 3 - M~NG NdRON NHA.NT~O 62
3.1.Md d~u 62
3.2.M~ng noron nhan t~o 62
3.2.1. NdrOllnhan t~o 62
3.2.2. Suc m~nh cua ma hlnh m~ng noron 63
3.3.Ca'utruc m~ng noron , 64
3.3.1. Ham kich ho~t " 64
3.3.2.Lien k€t m~ng , 65
3.3.2.1. Cac m~ng truy€n th~ng 65
3.3.2.2. M~ng n6i nguQc 65
3.3.2.3. M~ng Ian truy€n da lOp 66
3.4.Bi€u ki~n dung hQc 68
3 5 Ki
~ ,
h d
'
d
4 .,
h
~ ,?
69 em tra tm ling an va tm tong quat cua m~ng noron .
3.5.1. Xac dinh tinh t6ng quat hoa 70
3.5.2. Phuong phap tham chi€u cheo 70
3.6. Hi<$ntuQngOverfitting 70
? ? ? K ",.,,?
3.7. Anh huang cua so noron tren tm hittu cua m~ng 71
CHUdNG 4 - BAITOAN UNGD1)NG 73
4.1. Bai toan ung dl,mgm~ng noron xac sua'L 73
4.1.1. GiOithi<$uso net v€ hQpcha't dioxin 73
4.1.1.1. S\!'hlnh thanh va phan tan cua cac dioxin trong t\!,nhien 73
4.1.1.2. Tinh cha't va tac h~i cua dioxin 73
4.1.1.3. Giam tac h~i va ham luQngdioxin va cac cha't dOckhac
trong mai truC1ng 74
4.1.2. Bai toan 75
4.1.3. Phuong phap 75
4.1.3.1. Dung phffnm€m Hyperchem 75
4.1.3.2. Dung phffnm€m Excel 76
4.1.3.3. Dung phffnm€m Visual C++ 77
4.1.4. K€t qua 77
4.2. Bai toan ung d\1ngm~ng noron nhan t~o 78
4.2.1. Bai toan 78
4.2.2. Phuong phap 78
4.2.3. K€t qua 79CHUdNG 5 - KET LU~N
5.1. K€t lu~n v€ vi~c sa d1;mgm~ng ndron x,ic sua'ttrong nh~n d~ng 81
5.2. K€t lu~n v€ vi~c sa d1;mgm~ng ndron nhan t~o trong nghien cUuQSAR 81
Tai li~u tham khao 83
PhVh,tc """""""" "