Giáo trình mạng nơ ron học sâu và ứng dụng (HCMUTE)

LÊ MỸ HÀ

GIÁO TRÌNH

MẠNG NƠ RON HỌC SÂU
VÀ ỨNG DỤNG

NHAØ XUAÁT BAÛN
ÑAÏI HOÏC QUOÁC GIA TP. HOÀ CHÍ MINH

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
*******************

TS. LÊ MỸ HÀ

GIÁO TRÌNH

NHÀ XUẤT BẢN ĐẠI HỌC QUỐC GIA
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - 2019

Giáo trình NHÀ XUẤT BẢN
MẠNG NƠRON HỌC SÂU ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
VÀ ỨNG DỤNG Khu phố 6, Phường Linh Trung, Quận Thủ Đức, TP Hồ Chí Minh
TS. LÊ MỸ HÀ

Nhà xuất bản ĐHQG-HCM và tác giả/đối tác
liên kết giữ bản quyền©
Copyright © by VNU-HCM Press and author/
co-partnership All rights reserved

Dãy C, số 10-12 Đinh Tiên Hoàng, Phường Bến Nghé,
Quận 1,TP Hồ Chí Minh
ĐT: 028 6272 6361 – 028 6272 6390
E-mail: [email protected]

TRUNG TÂM SÁCH ĐẠI HỌC
Dãy C, số 10-12 Đinh Tiên Hoàng, Phường Bến Nghé,
Quận 1, TP Hồ Chí Minh
ĐT: 028 6681 7058 - 028 6272 6390 - 028 6272 6351
Website: https://nxbvnuhcm.edu.vn

Chịu trách nhiệm xuất bản

ĐỖ VĂN BIÊN

Xuất bản năm 2019

Chịu trách nhiệm nội dung

ĐỖ VĂN BIÊN
Tổ chức bản thảo và chịu trách nhiệm về tác quyền

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
Website: http://hcmute.edu.vn
Biên tập

LÊ THỊ MINH HUỆ
Sửa bản in

THANH HÀ
Số lượng 300 cuốn,
Khổ 16 x 24 cm,
ĐKKHXB số: 1989-2019/CXBIPH/
04-103/ĐHQGTPHCM,
Quyết định XB số 105/QĐ-ĐHQGTPHCM
của NXB ĐHQG-HCM
cấp ngày 02/7/2019.
In tại: Công ty TNHH In &amp
bao bì Hưng Phú
Đ/c: 162A/1 – KP1A – P. An Phú –
TX. Thuận An – Bình Dương
Nộp lưu chiểu: Quý III/2019

Trình bày bìa

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
Website: http://hcmute.edu.vn

ISBN: 978 – 604 – 73 – 7082 – 5

Giáo trình
MẠNG NƠRON HỌC SÂU
VÀ ỨNG DỤNG

TS. LÊ MỸ HÀ

.

Bản tiếng Việt ©, TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM, NXB ĐHQGHCM và CÁC TÁC GIẢ.
Bản quyền tác phẩm đã được bảo hộ bởi Luật Xuất bản và Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam.
Nghiêm cấm mọi hình thức xuất bản, sao chụp, phát tán nội dung khi chưa có sự đồng ý của
Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. HCM và Tác Giả.

ĐỂ CÓ SÁCH HAY, CẦN CHUNG TAY BẢO VỆ TÁC QUYỀN!

MỤC LỤC
LỜI NÓI ĐẦU . ........................................................................................9
Chương 1: GIỚI THIỆU VỀ MẠNG NƠ-RON VÀ HỌC SÂU........ 11
1.1. NGUYÊN TẮC CƠ BẢN CỦA MẠNG NƠ-RON...................11
1.1.1. KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ MẠNG NƠ-RON........................ 11
1.1.2. GIỚI THIỆU VỀ MẠNG NƠ-RON........................................12
1.1.3. THUẬT TOÁN PERCEPTRON.............................................21
1.1.4. LAN TRUYỀ
...

...
puter Society Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition – Volume CVPR ’06. Washington, DC, USA:
IEEE Computer Society, 2006, pages 2169–2178.
[100] Hao Zhang et al. “SVM-KNN: Discriminative Nearest Neighbor
Classification for Visual Category Recognition”. In: Proceedings of
the 2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition - Volume 2. CVPR ’06. Washington, DC, USA: IEEE
Computer Society, 2006, pages 2126–2136.
[101] Eran Eidinger, Roee Enbar, and Tal Hassner. “Age and Gender Estimation
of Unfiltered Faces”. In: Trans. Info. For. Sec. 9.12 (Dec. 2014), pages
2170–2179.
[102] WordNet. About WordNet. http://wordnet.princeton.edu. 2010 (cited on
page 58).
[103] A. Quattoni and A. Torralba. “Recognizing indoor scenes”. In: Computer
Vision and Pattern Recognition, IEEE Computer Society Conference on.
Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society, 2009, pages 413–420
(cited on page 60).
342

[104] Jonathan Krause et al. “3D Object Representations for Fine-Grained

Categorization”. In: 4th International IEEE Workshop on 3D Representation
and Recognition (3dRR-13). Sydney, Australia, 2013 (cited on page 60).
[105] Jon Louis Bentley. “Multidimensional Binary Search Trees Used for
Associative Searching”. In: Commun. ACM 18.9 (Sept. 1975), pages
509–517.
[106] Sanjoy Dasgupta. “Experiments with Random Projection”. In: Proceedings
of the 16th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. UAI ’00.
San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc., 2000, pages
143–151.
[107] Ella Bingham and Heikki Mannila. “Random Projection in Dimensionality
Reduction: Applications to Image and Text Data”. In: Proceedings of
the Seventh ACM SIGKDD International Conference on Knowledge
Discovery and Data Mining. KDD ’01. San Francisco, California: ACM,
2001, pages 245–250.
[108] Sanjoy Dasgupta and Anupam Gupta. “An Elementary Proof of a Theorem
of Johnson and Lindenstrauss”. In: Random Struct. Algorithms 22.1 (Jan.
2003), pages 60–65.
[109] Pedro Domingos. “A Few Useful Things to Know About Machine
Learning”. In: Commun. ACM 55.10 (Oct. 2012), pages 78–87. ISSN:
0001-0782.
[110] Diederik P. Kingma and Jimmy Ba. “Adam: A Method for Stochastic
Optimization”. In: CoRR abs/1412.6980 (2014). URL: http://arxiv.org/
abs/1412. 6980 (cited on pages 164, 311).
[111] Paul Viola and Michael Jones. “Rapid object detection using a boosted
cascade of simple features”. In: 2001, pages 511–518 (cited on page 313).

343