HUẤN LUYỆN TRỰC TUYẾN MẠNG  NƠ-RON ĐA LỚP TRÊN VI ĐIỀU KHIỂN

Thái, Bảo Toàn

Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/104888

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Nguyễn, Văn Khanh	-
dc.contributor.author	Thái, Bảo Toàn	-
dc.date.accessioned	2024-07-09T08:58:19Z	-
dc.date.available	2024-07-09T08:58:19Z	-
dc.date.issued	2023-12	-
dc.identifier.uri	https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/104888	-
dc.description.abstract	Hiện nay, có nhiều nghiên cứu đã thực hiện huấn luyện mô hình AI trên các thiết bị nhỏ, bị giới hạn bởi khả năng tính toán và bộ nhớ bằng cách thực hiện các thuật toán tối ưu hoá mô hình. Câu hỏi được đặt ra là liệu thực hiện mô hình AI truyền thống trực tiếp trên thiết bị nhỏ như Microcontroller Unit (MCU) có khả khi. Trong nghiên cứu này, một thư viện được phát triển để tạo và huấn luyện trực tiếp mô hình mô hình ANN trên các Microcontroller Unit phổ thông. Kết quả đánh giá trên bài toán regression cho thấy mặc dù thời gian huấn luyện rất lớn nhưng khi kết hợp với lập trình đa tác vụ trên MCU đa nhân thì việc huấn luyện không ảnh hưởng đến thực thi của hệ thống. Nghiên cứu này này đóng góp thêm một giải pháp cho phép xây dựng trực tiếp mô hình ANN trên các hệ MCU có tài nghiên hạn chế. Từ khóa: Artificial intelligence, On-device training, Micro-controllers, Real-time operating system, FreeRTOS.	vi_VN
dc.description.tableofcontents	Lời cảm tạ i Tóm tắt ii Abstract iii Lời cam đoan iv Danh mục hình viii Danh mục bảng ix Danh mục từ viết tắt x Chương 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1 1.1 Đặt vấn đề 1 1.2 Các nghiên cứu liên quan 1 1.3 Mục tiêu đề tài 2 1.4 Phương pháp tiếp cận 2 1.5 Phương pháp nghiên cứu 3 1.6 Cấu trúc luận văn 3 Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 4 2.1 ANN là gì? 4 2.1.1 Hoạt động của mô hình ANN 4 2.1.2 Kiến trúc mô hình ANN 5 2.2 Các toán học liên quan đến mô hình ANN 6 2.2.1 Ký hiệu 7 2.2.2 Khởi tạo các tham số 7 2.2.3 Giải thuật lan truyền thuận (Feedforward) 9 2.2.4 Giải thuật lan truyền ngược (Backpropagation ) 10 2.2.5 Tối ưu hoá mô hình 10 2.2.6 Hàm mất mát (Loss function) 11 2.2.7 Thuật toán huấn luyện 11 2.3 Dữ liệu huấn luyện 13 2.3.1 Tạo dữ liệu bậc ba 13 2.3.2 Phân chia dữ liệu 14 2.4 Lập trình đa tác vụ trên RTOS 15 2.4.1 Giới thiệu RTOS 15 2.4.2 FreeRTOS 15 2.4.3 Các tính năng của freeRTOS 15 Chương 3: NỘI DUNG THỰC HIỆN 17 3.1 Lập trình thư viện ANN trên MCU 17 3.1.1 Lớp và phương thức trong thư viện ANN 17 3.1.2 Sử dụng mô hình ANN 19 3.1.3 Các thuật toán huấn luyện và dự đoán 20 3.2 Triển khai trên MCU 22 3.2.1 Lựa chọn các MCU 22 3.2.2 Mô hình đánh giá 23 3.2.3 Thực hiện tuần tự trên MCU 24 3.2.4 Thực hiện đa nhiệm trên MCU 25 Chương 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 28 4.1 Đánh giá hiệu suất ANN trên các MCU chạy đơn nhân 28 4.1.1 Tốc độ huấn luyện 28 4.1.2 Tốc độ dự đoán 29 4.1.3 Nhận xét về sự chêch lệch giữa các MCU 29 4.1.4 Khả năng triển khai thực tế của mô hình 30 4.2 Thực hiện đánh giá trên MCU đa nhân 31 4.2.1 Phân tích kết quả huấn luyện và dự đoán 33 4.2.2 Hiệu suất của mô hình sau năm phiên huấn luyện 35 4.2.3 Ưu điểm của kỹ thuật lập trình đa nhiệm 35 4.2.4 Liên tục cải thiện 36 Chương 5: THẢO LUẬN VÀ KẾT LUẬN 37 5.1 Thảo Luận 37 5.1.1 Mục tiêu đã đạt được 37 5.1.2 Ưu điểm 37 5.1.3 Nhược điểm 38 5.1.4 Phát triển trong tương lai 38 5.2 Kết Luận 39 Tài liệu tham khảo 41 Phụ lục A 44	vi_VN
dc.language.iso	vi	vi_VN
dc.publisher	Trường Đại Học Cần Thơ	vi_VN
dc.subject	KT Điều khiển & Tự Động Hóa	vi_VN
dc.title	HUẤN LUYỆN TRỰC TUYẾN MẠNG NƠ-RON ĐA LỚP TRÊN VI ĐIỀU KHIỂN	vi_VN
dc.type	Thesis	vi_VN
Appears in Collections:	Trường Bách khoa

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
_file_ Restricted Access		29.47 kB	Microsoft Word XML
Your IP: 52.15.173.197

Show simple item record

LRC Digital repo

DSpace preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets