text:
Bạn muốn căn nhà của mình được thổi một làn gió mới nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu? Dễ thôi mà, để Shea gợi ý cho bạn nhé! Chỉ với những bông hoa mua ngoài chợ sáng sớm và những bức ảnh mang phong cách vintage dịu dàng được trang trí trên kệ tủ, bàn bếp… sẽ khiến một ngày của bạn trôi qua thật nhẹ nhàng, tinh khôi. Shea Handmade đã lượm lặt được những mẫu in ảnh rất đẹp để bạn tải về. Hãy in chúng ra và trang trí nhà, nơi làm việc, hoặc cho quán cafe của bạn. Bạn sẽ tan chảy trước sự ngọt ngào như viên kẹo đào của chúng đấy <3
1. “Home is wherever I’m with you” <<< Click để Tải mẫu ảnh
…tạm dịch: “Nhà là nơi có anh bên em”. Có hai kích thước 8×10 và 16×20 cho bạn lựa chọn. Bạn có thể in ra rồi đóng khung lồng kính để treo tường hoặc tùy tiện đặt trên nóc một chiếc tủ. Ngôi nhà của bạn sẽ thêm phần dịu ngọt!
Như Shea đã giới thiệu trong những bài trước, hoa mẫu đơn và hoa mao lương là hai loài hoa cực kỳ lộng lẫy và đài các. Chỉ một tấm hình về các loài hoa này sẽ khiến căn phòng giản dị và đơn màu của bạn có điểm nhấn và tươi mới hơn rất nhiều! Bạn cũng có thể tham khảo cách làm một bó hoa mẫu đơn hay mao lương bằng giấy của Shea nếu muốn mọi thứ trở nên sinh động hơn nữa.
3. “Let us be grateful to people who make us happy. They are the charming gardeners who make our souls blossom”
Thông điệp của bức ảnh mang hàm ý rằng, những người khiến bạn hạnh phúc trong cuộc sống cũng giống như những người làm vườn khiến tâm hồn của bạn nở hoa. Rất sống động và ngọt ngào phải không nào? Để một câu nói mang đầy sức sống và cảm hứng như thế trong nhà tự nhiên là khiến tất cả trở nên lạc quan và tích cực hơn đó!
(Trang trí nhà theo phong cách vintage với 10 mẫu in ảnh miễn phí)
Mang phong cách tối giản nhưng chỉ ba chữ “Oh Happy Day” (“Ôi những tháng ngày vui vẻ”) với một cành hoa treo ở những con chữ cuối cũng đủ để mọi thứ xung quanh trở nên có hồn và nghệ thuật hơn theo một cách nào đó. Có bốn phiên bản Xanh, Hồng, Tím, Xám, Vàng cho bạn lựa chọn.
5. “To plant a garden is to believe in tomorrow”
“Trồng một khu vườn cũng có nghĩa là bạn đang tin tưởng vào tương lai”, lồng một câu nói như vậy trong một chiếc khung màu trắng sẽ giúp bạn biến bầu không khí quanh mình trở nên tinh khiết và mới mẻ hơn. In chúng ra và tận hưởng cảm xúc của mình nào!
Ngoài lề việc trang trí nhà một chút, Shea gợi ý với bạn một cách rất độc đáo để làm đẹp cho những chiếc bánh sandwich nhé! Những chiếc sandwich bọc trong giấy gói có họa tiết hình hoa violet Tím hay Hồng, gợi nhớ đến hương thơm nhẹ nhàng cổ điển… sẽ rất thích hợp cho các buổi dã ngoại hoặc tụ tập bạn bè. Một sự phá cách đáng yêu không thể cưỡng lại phải không nào? Những món đồ vừa ngon mắt vừa ngon miệng sẽ là cách hay nhất để bạn trở nên quyến rũ hơn trong một đám đông.
Nếu bạn vẫn đang cắm hoa trong những bình hoa gốm hay pha lê truyền thống thì hãy thử thay đổi một chút nhé! Một chiếc chai hay lọ thủy tinh có dán những chiếc nhãn rất vintage như thế này sẽ tuyệt hơn rất nhiều, đúng không? Hãy để việc trang trí nhà cửa là thú vui của mình bạn nhé.
8. “The Earth laughs in flowers”
Lại là một thiết kế rất đơn giản mà vẫn đủ xinh cho cả những cô nàng tinh nghịch hay nữ tính: “Trái đất cười khi những bông hoa nở”. Hai kích cỡ 5×7, 8×10 sẽ phù hợp với những khung ảnh nhỏ bày trên bàn học, giá sách hay chiếc tủ đầu giường.
Chào mùa xuân – chào sự sinh sôi, nảy nở và những cảm xúc tươi mới của sự hồi sinh. Hãy đem lại cho căn phòng và cho chính bản thân mình năng lượng tràn trề tươi mới nhờ mẫu in này nhé!
10. “Today anything is possible”
“Mọi thứ đều có thể trong hôm nay” – hãy để thông điệp này truyền cảm hứng cho bạn mỗi ngày qua tấm ảnh nhé! Hay đơn giản, in ra và kẹp vào một quyển sách, vở bất kỳ để tự tạo ra cho bản thân những sự điều ngạc nhiên bé nhỏ nhưng sẽ khiến bạn yêu đời không ngờ đấy.
Hãy biến việc trang trí nhà cửa, làm đẹp cho tổ ấm của mình là thú vui bạn nhé! Shea chúc bạn vui vẻ mỗi ngày.
Các bạn xem thêm các bài viết hướng dẫn làm đồ trang trí tại: Cách làm Quà tặng và Đồ trang trí

markdown:
Bạn muốn căn nhà của mình được thổi một làn gió mới nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu? Dễ thôi mà, để Shea gợi ý cho bạn nhé! Chỉ với những bông hoa mua ngoài chợ sáng sớm và những bức ảnh mang phong cách vintage dịu dàng được trang trí trên kệ tủ, bàn bếp… sẽ khiến một ngày của bạn trôi qua thật nhẹ nhàng, tinh khôi. Shea Handmade đã lượm lặt được những mẫu in ảnh rất đẹp để bạn tải về. Hãy in chúng ra và trang trí nhà, nơi làm việc, hoặc cho quán cafe của bạn. Bạn sẽ tan chảy trước sự ngọt ngào như viên kẹo đào của chúng đấy <3
** <<< 1. “Home is wherever I’m with you”** *Click để Tải mẫu ảnh*
…tạm dịch:
* “Nhà là nơi có anh bên em”*. Có hai kích thước [8×10](https://app.box.com/representation/file_version_59381509413/image_2048_jpg/1.jpg?shared_name=ki74ne5zf06e3pvn6rrls8ddz51kkffm) và [16×20](https://app.box.com/representation/file_version_59025037473/image_2048_jpg/1.jpg?shared_name=t0lu4z07758hlbhg7wt6wbf3vb5fb65n) cho bạn lựa chọn. Bạn có thể in ra rồi đóng khung lồng kính để treo tường hoặc tùy tiện đặt trên nóc một chiếc tủ. Ngôi nhà của bạn sẽ thêm phần dịu ngọt!
Như Shea đã giới thiệu trong những bài trước, hoa mẫu đơn và hoa mao lương là hai loài hoa cực kỳ lộng lẫy và đài các. Chỉ một tấm hình về các loài hoa này sẽ khiến căn phòng giản dị và đơn màu của bạn có điểm nhấn và tươi mới hơn rất nhiều! Bạn cũng có thể tham khảo cách làm một bó hoa
[mẫu đơn](http://sheahandmade.com/lam-hoa/lam-hoa-mau-don-giay-tuyet-dep/) hay [mao lương](http://sheahandmade.com/qua-tang-va-do-trang-tri/trong-hoa-mao-luong-giay-long-lay/) bằng giấy của Shea nếu muốn mọi thứ trở nên sinh động hơn nữa. [3. “Let us be grateful to people who make us happy. They are the charming gardeners who make our souls blossom”](https://drive.google.com/file/d/0B9RkuBEkvfwDSVl2RUhIY3Z4S1E/view)
Thông điệp của bức ảnh mang hàm ý rằng, những người khiến bạn hạnh phúc trong cuộc sống cũng giống như những người làm vườn khiến tâm hồn của bạn nở hoa. Rất sống động và ngọt ngào phải không nào? Để một câu nói mang đầy sức sống và cảm hứng như thế trong nhà tự nhiên là khiến tất cả trở nên lạc quan và tích cực hơn đó!
*(Trang trí nhà theo phong cách vintage với 10 mẫu in ảnh miễn phí)*
Mang phong cách tối giản nhưng chỉ ba chữ
*“Oh Happy Day” (“Ôi những tháng ngày vui vẻ”)* với một cành hoa treo ở những con chữ cuối cũng đủ để mọi thứ xung quanh trở nên có hồn và nghệ thuật hơn theo một cách nào đó. Có bốn phiên bản [Xanh](http://api.viglink.com/api/click?format=go&jsonp=vglnk_146589159143521&key=895e0aaf31433d7e6bd3d8b44588c14a&libId=ipf5scv70100z7he000DA5tfomm0v&loc=http%3A%2F%2Fwww.maisondepax.com%2F2016%2F03%2Foh-happy-day-free-printable-for-spring.html&v=1&out=http%3A%2F%2Fmaisondepax.porch.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F03%2FSpring-Printable_blue.pdf&ref=http%3A%2F%2Fwww.blesserhouse.com%2F2016%2F03%2Fspring-apothecary-jar-labels-printable.html&title=Oh%20Happy%20Day%20%7C%20Free%20Printable%20for%20Spring%20-%20Maison%20de%20Pax&txt=), [Hồng](http://api.viglink.com/api/click?format=go&jsonp=vglnk_146589135838618&key=895e0aaf31433d7e6bd3d8b44588c14a&libId=ipf5scv70100z7he000DA5tfomm0v&loc=http%3A%2F%2Fwww.maisondepax.com%2F2016%2F03%2Foh-happy-day-free-printable-for-spring.html&v=1&out=http%3A%2F%2Fmaisondepax.porch.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F03%2FSpring-Printable_pink.pdf&ref=http%3A%2F%2Fwww.blesserhouse.com%2F2016%2F03%2Fspring-apothecary-jar-labels-printable.html&title=Oh%20Happy%20Day%20%7C%20Free%20Printable%20for%20Spring%20-%20Maison%20de%20Pax&txt=), [Tím](http://api.viglink.com/api/click?format=go&jsonp=vglnk_146589162192622&key=895e0aaf31433d7e6bd3d8b44588c14a&libId=ipf5scv70100z7he000DA5tfomm0v&loc=http%3A%2F%2Fwww.maisondepax.com%2F2016%2F03%2Foh-happy-day-free-printable-for-spring.html&v=1&out=http%3A%2F%2Fmaisondepax.porch.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F03%2FSpring-Printable_purple.pdf&ref=http%3A%2F%2Fwww.blesserhouse.com%2F2016%2F03%2Fspring-apothecary-jar-labels-printable.html&title=Oh%20Happy%20Day%20%7C%20Free%20Printable%20for%20Spring%20-%20Maison%20de%20Pax&txt=), [Xám](http://api.viglink.com/api/click?format=go&jsonp=vglnk_146589163943623&key=895e0aaf31433d7e6bd3d8b44588c14a&libId=ipf5scv70100z7he000DA5tfomm0v&loc=http%3A%2F%2Fwww.maisondepax.com%2F2016%2F03%2Foh-happy-day-free-printable-for-spring.html&v=1&out=http%3A%2F%2Fmaisondepax.porch.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F03%2FSpring-Printable_white.pdf&ref=http%3A%2F%2Fwww.blesserhouse.com%2F2016%2F03%2Fspring-apothecary-jar-labels-printable.html&title=Oh%20Happy%20Day%20%7C%20Free%20Printable%20for%20Spring%20-%20Maison%20de%20Pax&txt=), [Vàng](http://api.viglink.com/api/click?format=go&jsonp=vglnk_146589165780924&key=895e0aaf31433d7e6bd3d8b44588c14a&libId=ipf5scv70100z7he000DA5tfomm0v&loc=http%3A%2F%2Fwww.maisondepax.com%2F2016%2F03%2Foh-happy-day-free-printable-for-spring.html&v=1&out=http%3A%2F%2Fmaisondepax.porch.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F03%2FSpring-Printable_yellow.pdf&ref=http%3A%2F%2Fwww.blesserhouse.com%2F2016%2F03%2Fspring-apothecary-jar-labels-printable.html&title=Oh%20Happy%20Day%20%7C%20Free%20Printable%20for%20Spring%20-%20Maison%20de%20Pax&txt=) cho bạn lựa chọn. **5. “To plant a garden is to believe in tomorrow”** *“Trồng một khu vườn cũng có nghĩa là bạn đang tin tưởng vào tương lai”,* lồng một câu nói như vậy trong một chiếc khung màu trắng sẽ giúp bạn biến bầu không khí quanh mình trở nên tinh khiết và mới mẻ hơn. In chúng ra và tận hưởng cảm xúc của mình nào!
Ngoài lề việc trang trí nhà một chút, Shea gợi ý với bạn một cách rất độc đáo để làm đẹp cho những chiếc bánh sandwich nhé! Những chiếc sandwich bọc trong giấy gói có họa tiết hình hoa violet
[Tím hay](https://www.dropbox.com/s/2chppvt9xkeex2u/Sandwich-Paper-Wrap-Violet.png?dl=0) [Hồng, ](https://www.dropbox.com/s/96ip2sujepymkd2/Sandwich-Paper-Wrap-Fuchsia.png?dl=0)gợi nhớ đến hương thơm nhẹ nhàng cổ điển… sẽ rất thích hợp cho các buổi dã ngoại hoặc tụ tập bạn bè. Một sự phá cách đáng yêu không thể cưỡng lại phải không nào? Những món đồ vừa ngon mắt vừa ngon miệng sẽ là cách hay nhất để bạn trở nên quyến rũ hơn trong một đám đông.
Nếu bạn vẫn đang cắm hoa trong những bình hoa gốm hay pha lê truyền thống thì hãy thử thay đổi một chút nhé! Một chiếc chai hay lọ thủy tinh có dán những chiếc nhãn rất vintage như thế này sẽ tuyệt hơn rất nhiều, đúng không? Hãy để việc trang trí nhà cửa là thú vui của mình bạn nhé.
**8.** ** “The Earth laughs in flowers”**
Lại là một thiết kế rất đơn giản mà vẫn đủ xinh cho cả những cô nàng tinh nghịch hay nữ tính: “
*Trái đất cười khi những bông hoa nở”*. Hai kích cỡ [5×7](http://cf.lovegrowswild.com/wp-content/uploads/2016/03/Vintage-Spring-Printable-5x7.pdf), [8×10](http://cf.lovegrowswild.com/wp-content/uploads/2016/03/Vintage-Spring-Printable-8x10.pdf) sẽ phù hợp với những khung ảnh nhỏ bày trên bàn học, giá sách hay chiếc tủ đầu giường.
Chào mùa xuân – chào sự sinh sôi, nảy nở và những cảm xúc tươi mới của sự hồi sinh. Hãy đem lại cho căn phòng và cho chính bản thân mình năng lượng tràn trề tươi mới nhờ mẫu in này nhé!
[10. “Today anything is possible”](http://cityfarmhouse.com/wp-content/uploads/2016/03/City-Farmhouse-Today-Anything-is-Possible-Opt-1-791x1024.jpg) *“Mọi thứ đều có thể trong hôm nay”* – hãy để thông điệp này truyền cảm hứng cho bạn mỗi ngày qua tấm ảnh nhé! Hay đơn giản, in ra và kẹp vào một quyển sách, vở bất kỳ để tự tạo ra cho bản thân những sự điều ngạc nhiên bé nhỏ nhưng sẽ khiến bạn yêu đời không ngờ đấy.
Hãy biến việc trang trí nhà cửa, làm đẹp cho tổ ấm của mình là thú vui bạn nhé! Shea chúc bạn vui vẻ mỗi ngày.
Các bạn xem thêm các bài viết hướng dẫn làm đồ trang trí tại:
[Cách làm Quà tặng và Đồ trang trí](http://sheahandmade.com/qua-tang-va-do-trang-tri/)

Link: <http://wp.me/p7CduE-Cs>; rel=shortlink


text:
Trang chủ
|
Vinaphone
|
Mobifone
|
Viettel
|
Vietnamobile
|
Beeline
|
Sfone
|
EVN
|
Khách hàng
|
Thanh toán
Hướng dẫn tìm sim
Phạm Chí Dũng
0962.83.83.83
0938.62.62.62
Nếu việc
tìm sim
gây khó khăn cho bạn? Xin hãy gọi cho chúng tôi để chúng tôi phục vụ bạn tốt hơn.
10&11 Số
10 Số
11 Số
Mọi Mạng
-Vinaphone
-Mobifone
-Viettel
-VietNam Mobile
-S Fone
-Beeline
-EVN
-Số Cố Định
Để tìm sim có đuôi tận cùng là 318286, quý khách nhập vào
*318286
Để tìm sim bắt đầu bằng 094, quý khách nhập vào 094*
Để tìm sim có đuôi tận cùng là 318286 và có đầu số 094, nhập vào 094*318286
Danh sách khách hàng của SimDaiPhat.Com
1.6 Triệu
Sim
số đẹp cho bạn lựa chọn.Cam kết
bán sim giá rẻ
nhất.Chỉ có tại SIMDAIPHAT.COM.
Tìm nhanh theo loại
Sim Dễ Nhớ
Sim Năm Sinh
Sim Gánh Lặp Kép
Sim Tam Hoa
Sim Taxi
Sim Số Tiến
Sim Thần Tài
Sim Lộc Phát
Sim Tứ Quý
Sim Ngũ Lục Quý
Tìm nhanh theo giá
Dưới 500.000 đ
5 trăm -> 1 triệu
1 triệu -> 3 triệu
3 triệu -> 5 triệu
5 triệu -> 10 triệu
10 triệu -> 30 triệu
30 triệu -> 50 triệu
Trên 50 triệu
Tìm nhanh theo đầu số
Sim Số Đẹp GIỮA
Sim 0912*333
Sim 0916*555
Sim 0977*666
Sim 0988*000
Sim 0902*222
Sim 0939*567
Sim 01234*789
Sim 01688*888
Lục quý giữa
Ngũ quý giữa
Tứ quý giữa
Tam hoa giữa
Thời Gian Làm Việc Của Công Ty Từ 8h Sáng Đến 19h Hàng Ngày.Những Giờ Khác Quý Khách Vui Lòng Click Vào "Đặt Mua" Hặc nhắn tin số điện thoại cần mua tới Hotline: 0962.83.83.83 nhân viên sẽ chủ động liên lạc với quý khách trong giờ làm việc.Những khách hàng tại Hà Nội và Tp HCM nhận sim luôn trong ngày.Còn lại những khách hàng tại tỉnh thành khác nhận sim 1-3 ngày sau khi nhân viên xác nhận đơn hàng.Cám ơn quý khách hàng và quý đại lý đã tin tưởng và ủng hộ
SimDaiPhat.Com
trong những năm qua.
Nhân dịp tháng khuyến mãi.Những sim giá trên >1 triệu đồng có chương trình giảm giá lớn.Xin hãy gọi cho nhân viên kinh doanh để chúng tôi báo giá tốt nhất cho khách hàng.
Hàng triệu
Sim So Dep
cho bạn lựa chọn tại SimDaiPhat.Com
Sim Đại Phát
» Sim 0945318286 giá rẻ » Phân phối sim số đẹp toàn quốc
Sim số đẹp
0945318286
Giá bán
580.000
đ
Mạng di động
Kho sim số đẹp giá rẻ lớn nhất Việt Nam. Giao dịch từ 8h – 22h các ngày trong tuần, ngoài thời gian trên vui lòng đặt hàng theo mẫu hoặc gửi tin nhắn tới số điện thoại: 0962.83.83.83 - 0938.62.62.62 - 09.8888.3622 Chúng tôi sẽ liên hệ sớm nhất cho Quý khách.
Admin SimDaiPhat.Com Chia sẻ kinh nghiệm giao dịch sim an toàn - uy tín trên mạng
Họ và Tên: (*)
Điện thoại: (*)
Địa chỉ nhận sim: (*)
Tỉnh (*)
Vui lòng chọn
Hà Nội
Hồ Chí Minh
Hải Phòng
Hải Dương
Hưng Yên
Hòa Bình
Vĩnh Phúc
ĐắkLăk
ĐắkNông
Đồng Nai
Đồng Tháp
Đà Nẵng
Điện Biên
An Giang
Bạc Liêu
Bắc Giang
Bắc Kạn
Bắc Ninh
Bến Tre
Bà Rịa-Vũng Tàu
Bình Định
Bình Dương
Bình Phước
Bình Thuận
Cần Thơ
Cà Mau
Cao Bằng
Gia Lai
Hậu Giang
Hà Giang
Hà Nam
Hà Tĩnh
Hà Tây
Khánh Hòa
Kiên Giang
Kon Tum
Lạng Sơn
Lâm Đồng
Lào Cai
Lai Châu
Long An
Nam Định
Nghệ An
Ninh Bình
Ninh Thuận
Phú Thọ
Phú Yên
Quảng Bình
Quảng Nam
Quảng Ngãi
Quảng Ninh
Quảng Trị
Sơn La
Sóc Trăng
Tây Ninh
Thừa Thiên - Huế
Thái Bình
Thái Nguyên
Thanh Hóa
Tiền Giang
Trà Vinh
Tuyên Quang
Vĩnh Long
Yên Bái
Ghi chú:
Mua sim 0945318286 Ghi chú thêm:
TRUNG TÂM PHÂN PHỐI SIM SỐ ĐẸP
Hotline: 0938.62.62.62 (Phạm Chí Dũng) - 0962.83.83.83 (Phạm Chí Dũng) - 01234.95.9999 (Hoàng Thanh) - 09.8888.3622 - 0989.094.094 (Miss:̣ Thủy - CSKH)
Xem thêm sim khác
0985771221
- 980.000 đồng
0989672328
- 780.000 đồng
0975060512
- 680.000 đồng
0973878877
- 1.550.000 đồng
0975234411
- 1.070.000 đồng
0976968004
- 1.170.000 đồng
0988213898
- 1.470.000 đồng
0972100406
- 980.000 đồng
0979233724
- 1.170.000 đồng
0868064929
- 540.000 đồng
0985406226
- 980.000 đồng
0983354985
- 650.000 đồng
»
Cần bán
gấp sim 0945318286 giá rẻ trên toàn quốc.Giao sim tại nhà.Vào tên chính chủ
UY TÍN LÀ VÀNG
Admin SimDaiPhat.Com Chia sẻ kinh nghiệm giao dịch sim an toàn - uy tín trên mạng
9 đơn hàng mới nhất
Dũng
0898833839 -
Đào Minh Phương
0943228188 - Hà Nội
Ho Van Dat
0944101059 - Kiên Giang
LƯƠNG THỊ HIÊN
0939880910 - Hồ Chí Minh
Ngo Huu Tuyen
0963289899 - Hà Nội
Dương Quang Anh
0905255656 - Hà Nội
Hồ Minh Nhựt
0982131268 - Hồ Chí Minh
Bùi Minh Phú
0927101995 - Bà Rịa-Vũng Tàu
Phan Truong An
0988443826 - Vĩnh Long
Tin tức SIMDAIPHAT.COM
Tin Viettel
Những người phụ nữ không có nhiều ở Viettel
Ở viettel có 2 đơn vị có trường mầm non đó là Công ty Thông tin M1 và Công ty Thông tin M3. Với đặc điểm ấy, những người phụ nữ làm công tác ở 2 trường mầm non.
Tin Vinaphone
Thêm 10 khách hàng đón triệu niềm vui với VinaPhone
Hà Nội, ngày 02/5: Tại Trung tâm Phát triển Dịch vụ-VinaPhone đã quay số mở thưởng tuần 3, Chương trình khuyến mãi “SMS Triệu niềm vui”
Tin Mobifone
MobiFone chính thức tổ chức Chương trình Đấu giá Ngược mPlus phiên bản mới.
Từ 08:00:01 ngày 28/04/2012 đến 19:50:00 ngày 04/05/2012, MobiFone chính thức tổ chức Chương trình Đấu giá Ngược mPlus với phiên bản mới.
Giao sim tận nơi - Miễn phí trên toàn quốc.Đăng ký chính chủ (Vào tên sim) cho khách hàng.Áp dụng hình thức thanh toán an toàn nhất hiện nay
Giao sim trong ngày 20/11/2017
Nguyễn Huỳnh long - 91/5 Ql.51 KP.Bình Dương P.Long Bình Tân, Biên Hòa-Đồng Nai: Sim đang giao nhận: 09383611xxx
Tống Văn Khang - Bưu điện Hoành Nha. xóm 5- Quyết Tiến - Xã Giao Tiến - Huyện Giao Thủy - Nam Định: Sim đang giao nhận: 09826219xxx
Nguyễn Thị Thanh Xuân - 59/52 Xô Viết Nghệ Tĩnh. Phường An Cư. Quận Ninh Kiều - Cần Thơ: Sim đang giao nhận: 09438389xxx
Nguyễn Thị Kim Tú - Cty TNHH Hùng Vinh. 504 Thôn Phú An. Xã Phú Hội. Huyện Đức Trọng - Lâm Đồng: Sim đang giao nhận: 09466372xxx
Lê Thành Công -28/11 Khu phố Thắng Lợi 2- Phường Dĩ An- Thị xã Dĩ An - Bình Dương: Sim đang giao nhận: 01292471xxx
Lê Thành Công - Thôn 6a. xã Nghĩa Tâm. Huyện Văn Chấn. Tỉnh Yên Bái: Sim đang giao nhận: 09682309xxx
Chu Văn Quế - Xã Hoàng Việt(gần hạt kiểm lâm Văn Lãng). Huyện Văn Lãng - Lạng Sơn: Sim đang giao nhận: 09166684xxx
Bùi Quang Huy - Khu 9. huyện phù ninh. tp việt trì - Phú Thọ: Sim đang giao nhận: 09442483xxx
Nguyễn Anh Tuấn - Thị trấn Chợ Mới-Huyện Chợ Mới - tỉnh An Giang: Sim đang giao nhận: 0939551xxx
Sim gơi ý: Sim *8888883, Sim 201292, Sim 1996, Sim 663888, Sim 333888, Sim 333666, Sim 666566, Sim 666366, Sim 666266, Sim 666166,
Các đuôi số đẹp được tìm kiếm nhiều.
Đuôi 741996
,
Đuôi 218558
,
Đuôi 041086
,
Đuôi 231368
,
Đuôi 060786
,
Đuôi 270976
,
Đuôi 050399
,
Đuôi 255525
,
Đuôi 901818
,
Đuôi 502233
,
Đuôi 130499
,
Đuôi 989441
,
Đuôi 022992
,
Đuôi 140599
,
Đuôi 602199
,
Đuôi 086088
,
Đuôi 999846
,
Đuôi 775755
,
Đuôi 290596
,
Đuôi 767973
,
Giới Thiệu
|
Thanh toán
|
Hướng dẫn tìm sim
|
Hướng dẫn mua sim qua mạng tránh lừa đảo
|
Khách hàng của chúng tôi
|
Liên hệ
TRUNG TÂM PHÂN PHỐI SIM SỐ ĐẸP
Hotline: 0938.62.62.62 - 0962.83.83.83 - 01234.95.9999 - 09.8888.3622 - 01.666.00.7777 Mr Dũng
Bản quyền © 2006 Trung phân phối Sim số đẹp - SimDaiPhat.Com
Đầu số: 0912 - 0913 - 0942 - 0943 - 0903 - 0934 - 0935 - 0979 - 0983 - 0988 - 0989 - 092
Mạng điện thoại - Vinaphone - Mobifone - Viettel - Vietnamobile - Sfone - EVN-Telecom - VNPT - Beeline
Mua số đẹp - Sim tứ quý - Sim taxi - Sim tam hoa - Sim số tiến - Sim so dep - Sim so dep gia re - Sim đẹp năm sinh
Sim mới về:
0945318286
0933324321
- 570,000 |
0967661227
- 1,170,000 |
0931488487
- 980,000 |
0961288224
- 580,000 |
0868820268
- 1,270,000 |
0937582586
- 1,750,000 |
0949772526
- 570,000 |
0967767269
- 780,000 |
0962200574
- 680,000 |
0912816995
- 1,170,000 |
0918825232
- 1,070,000 |
0938503883
- 1,930,000 |
0982500535
- 1,020,000 |
0937020281
- 1,020,000 |
0888873717
- 1,470,000 |
0909552079
- 1,470,000 |
0937186667
- 580,000 |
0868803538
- 530,000 |
0962600393
- 880,000 |
0976655239
- 630,000 |
0971280705
- 780,000 |
0962218618
- 620,000 |
0974422003
- 2,200,000 |
0964690878
- 500,000 |
0968910887
- 630,000 |
0869853150
- 500,000 |
0931444491
- 2,850,000 |
0962404192
- 490,000 |
0979903337
- 580,000 |
0901225111
- 1,550,000 |
0906097358
- 580,000 |
0868659428
- 500,000 |
0934522021
- 580,000 |
0936066177
- 580,000 |
0907934410
- 670,000 |
0961018108
- 1,170,000 |
0968436143
- 500,000 |
0967865391
- 490,000 |
0969184582
- 530,000 |
0911324664
- 1,470,000 |
0979131116
- 1,950,000 |
0963240790
- 1,170,000 |
0939481557
- 580,000 |
0941823699
- 490,000 |
0967753330
- 1,180,000 |
0912399331
- 1,270,000 |
0901294919
- 830,000 |
0888798811
- 1,470,000 |
0963950568
- 930,000 |
0869972632
- 500,000 |
0988003318
- 990,000 |
0931860889
- 780,000 |
0961596063
- 780,000 |
0985182017
- 1,470,000 |
0988192349
- 490,000 |
0978802596
- 490,000 |
0961608188
- 1,020,000 |
0972624787
- 1,170,000 |
0972427290
- 490,000 |
0965797464
- 630,000 |
0986819444
- 1,750,000 |
0973532889
- 920,000 |
0936260407
- 1,270,000 |
0973807189
- 530,000 |
0869885693
- 500,000 |
0902796705
- 980,000 |
0971374174
- 500,000 |
0945117121
- 680,000 |
0931880820
- 1,370,000 |
0917352200
- 1,470,000 |
0983568466
- 780,000 |
0977417187
- 580,000 |
0886020997
- 1,470,000 |
0976123099
- 1,950,000 |
0933746478
- 760,000 |
0914338968
- 1,370,000 |
0986553007
- 580,000 |
0981242869
- 730,000 |
0913807372
- 530,000 |
0961782561
- 490,000 |
0939513558
- 630,000 |
0963060217
- 680,000 |
0914150696
- 880,000 |
0962373242
- 730,000 |
0902342445
- 580,000 |
0948902200
- 530,000 |
0868283556
- 630,000 |
0949551226
- 490,000 |
0948911228
- 980,000 |
0967820277
- 680,000 |
SimDaiPhat.Com
Rated
Rating:
9.8
/
10
Votes
8689
votes
Sim Dai Phat Google +

markdown:
UY TÍN LÀ VÀNG
|
|
|
|![]()
1.6 Triệu
|
|
Tìm nhanh theo loại
|
|
Tìm nhanh theo đầu số
![]()
|Sim số đẹp||
|
|Giá bán||
|
580.000
đ
|Mạng di động||
|![]()
|Kho sim số đẹp giá rẻ lớn nhất Việt Nam. Giao dịch từ 8h – 22h các ngày trong tuần, ngoài thời gian trên vui lòng đặt hàng theo mẫu hoặc gửi tin nhắn tới số điện thoại: 0962.83.83.83 - 0938.62.62.62 - 09.8888.3622 Chúng tôi sẽ liên hệ sớm nhất cho Quý khách.|
|
|
|
|
|
|
TRUNG TÂM PHÂN PHỐI SIM SỐ ĐẸP
Hotline: 0938.62.62.62 - 0962.83.83.83 - 01234.95.9999 - 09.8888.3622 - 01.666.00.7777 Mr Dũng
Bản quyền © 2006 Trung phân phối Sim số đẹp - SimDaiPhat.Com
Đầu số: 0912 - 0913 - 0942 - 0943 - 0903 - 0934 - 0935 - 0979 - 0983 - 0988 - 0989 - 092
Mạng điện thoại - Vinaphone - Mobifone - Viettel - Vietnamobile - Sfone - EVN-Telecom - VNPT - Beeline
Mua số đẹp - Sim tứ quý - Sim taxi - Sim tam hoa - Sim số tiến - Sim so dep - Sim so dep gia re - Sim đẹp năm sinh

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Truncated: length

WARC-Identified-Payload-Type: application/xhtml+xml

Server: LiteSpeed

Connection: close

Pragma: no-cache

Accept-Ranges: bytes

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

Vary: Accept-Encoding

Content-Type: text/html


text:
Tìm kiếm nhanh - công cụ chọn lọc sim số đẹp
Đầu số :
Sim số đẹp theo loại
Sim số đẹp theo giá
Sim số đẹp theo đầu số
Đặt mua sim
- Sim số đẹp
- 012.68.78.78.78
- Giá bán
- 285,000,000 (VNÐ)
- Tình trạng sim
-
Bộ simcard nguyên Kit có sẵn tài khoản theo nhà mạng
Hưởng khuyến mãi hiện hành của nhà mạng
Khách hàng sẽ được đăng ký thông tin khi mua sim
Thông tin khách hàng
Bộ gõ tiếng việt Tắt Bật

markdown:
Tìm kiếm nhanh - công cụ chọn lọc sim số đẹp
**Đầu số :**
Sim số đẹp theo loại
Sim số đẹp theo giá
Sim số đẹp theo đầu số
Đặt mua sim
- Sim số đẹp
- 012.68.78.78.78
- Giá bán
-
285,000,000
(VNÐ)
- Tình trạng sim
-
Bộ simcard nguyên Kit có sẵn tài khoản theo nhà mạng
Hưởng khuyến mãi hiện hành của nhà mạng
Khách hàng sẽ được đăng ký thông tin khi mua sim
Thông tin khách hàng
Bộ gõ tiếng việt Tắt Bật

Server: Apache

Vary: Accept-Encoding,User-Agent


text:
Chúng tôi chuyên sản xuất và cung cấp mô hình 3D từ mút xốp: Tạo hình Ông Già Noel, Xe tuần lộc, các chú tuần lộc, người tuyết đủ kiểu dáng, các ngôi nhà tuyết bằng mút xốp... Nghệ nhận trực tiếp tạo hình từ những khối mouse đặc để thành sản phẩm kiểu dáng và màu sắc thực hiện theo yêu cầu của khách. Tham khảo mẫu do chúng tôi thực hiện:
Liên hệ:
CÔNG TY CỔ PHẦN CHÚC MỪNG SINH NHẬT -
Hotline: 090 8484 369 - 0918 103 804
Địa chỉ: 7-9 Nguyễn Hiền, P.4, Q.3, TP.HCM
ĐT: (08) 3832 9819; Email: info@sinhnhat.vn
CÔNG TY CHÚC MỪNG SINH NHẬT
:: Địa chỉ : 91/19/1 Nguyễn Trọng Tuyển, P.15, Q. Phú Nhuận, TP.HCM
:: Hotline : 090 84 84 369 (8h-20h)
:: Điện thoại : 028. 667 11119 (8h-17h30, off CN)
:: Email : info@sinhnhat.vn; Website: www.SinhNhat.vn
:: MST: 030 970 8091 - Xem bản đồ đường đi

markdown:
|
|
|
|
» THÚ MASCOT
|
|
|
|
|
|
| |
» SINH NHẬT TRÊN 18 TUỔI
|
|
|
|![]()
|
|![]()
|
|
|
|![]()
|
|![]()
|
|
CÔNG TY CHÚC MỪNG SINH NHẬT
|
|![]()
|
|
|
|
Đang tải dữ liệu...

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Cache-Control: public


text:
- Hoạt động cuối:
- 23 Tháng tám 2016
- Tham gia:
- 27 Tháng mười 2015
- Bài viết:
- 15
- Đã được thích:
- 0
- Điểm thành tích:
- 3
Chia sẻ trang này
thietbiphongtam
Thành viên, Nam
Thành viên
- thietbiphongtam được nhìn thấy lần cuối:
- 23 Tháng tám 2016
-
- Đang tải...
- Đang tải...
-
Giới thiệu
Tương tác
Chữ kýThiết bị phòng tắm Quang Minh phân phối sản phẩm chậu rửa bát inox, vòi rửa bát, vòi sen tắm chính hãng giá rẻ trên toàn quốc

markdown:
![ thietbiphongtam](http://ssc.vn/styles/brivium/sulfur/xenforo/avatars/avatar_male_l.png)
- Hoạt động cuối:
- 23 Tháng tám 2016
- Tham gia:
- 27 Tháng mười 2015
- Bài viết:
- 15
- Đã được thích:
- 0
- Điểm thành tích:
[3](members/thietbiphongtam.625295/trophies)
### Chia sẻ trang này
# thietbiphongtam
Thành viên, Nam
**Thành viên**
- thietbiphongtam được nhìn thấy lần cuối:
- 23 Tháng tám 2016
-
- Đang tải...
- Đang tải...
-
### Giới thiệu
### Tương tác
### Chữ kýThiết bị phòng tắm Quang Minh phân phối sản phẩm
[chậu rửa bát inox](http://thietbiphongtamquangminh.com/chau-rua-bat-inox-304-son-ha-inax-gordle-picenza-chinh-hang-gia-re), vòi rửa bát, [vòi sen tắm](http://thietbiphongtamquangminh.com/voi-hoa-sen-inax-toto-caesar-chinh-hang-a-voi-tam-hoa-sen-gia-re)chính hãng giá rẻ trên toàn quốc

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

Cache-control: private, max-age=0

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


text:
HÀ NỘI Bán Iphone 7 Iphone 7 Plus VN A Fullbox Like New 99.999% Dịch Vụ Đổi Bảo Hành Iphone
Thảo luận trong 'ĐIỆN THOẠI' bắt đầu bởi cakekoi, 28 Tháng hai 2017.
Trang 31 của 31 trang
Trang 31 của 31 trang
Chủ đề tương tự
Thảo luận trong 'ĐIỆN THOẠI' bắt đầu bởi cakekoi, 28 Tháng hai 2017.

markdown:
# HÀ NỘI Bán Iphone 7 Iphone 7 Plus VN A Fullbox Like New 99.999% Dịch Vụ Đổi Bảo Hành Iphone
Thảo luận trong '
[ĐIỆN THOẠI](forums/dien-thoai.121/)' bắt đầu bởi [cakekoi](members/cakekoi.641709/), [28 Tháng hai 2017](threads/ban-iphone-7-iphone-7-plus-vn-a-fullbox-like-new-99-999-dich-vu-doi-bao-hanh-iphone.67174961/).
Trang 31 của 31 trang
Trang 31 của 31 trang
Chủ đề tương tự
|Diễn đàn||Tiêu đề||Date|
|ĐIỆN THOẠI||
|


text:
bàn phím laptop lenovo S9E
Lenovo
12 tháng
bàn phím laptop lenovo S9E thay bàn phím S9E giá cực rẻ chính hãng, mới 100% bảo hành 12 tháng tháng lấy ngay sau 5 phút !
170,000 đ
170,000 đ
thay bàn phím laptop lenovo S9E
tư vấn thay bàn phím laptop lenovo
thông tin bàn phím laptop lenovo
- tình trạng hàng: mới 100%
- thời gian bảo hành: 12 tháng
- Thời gian thay bàn phím laptop lenovo: lấy luôn 10- 15 phút, khách hàng ngồi xem trực tiếp quá trình thay bàn phím lenovo S9E
thông tin khuyến mại
- bàn phím được giảm giá 30%
thay màn hình tận nơi sử dụng của khách hàng trong nội thành hà nội: xin liên hệ trực tiếp
Bình luận
Danh mục sản phẩm
Hổ trợ trực tuyến
Fanpage Facebook
Liên kết website
Thống kê
- Đang online 118
- Hôm nay 477
- Hôm qua 2,773
- Trong tuần 477
- Trong tháng 70,913
- Tổng cộng 1,866,066

markdown:
# bàn phím laptop lenovo S9E
Lenovo
12 tháng
## bàn phím laptop lenovo S9E thay bàn phím S9E giá cực rẻ chính hãng, mới 100% bảo hành 12 tháng tháng lấy ngay sau 5 phút !
170,000 đ
170,000 đ
S9E [thay bàn phím laptop lenovo](http://sualaptop911.com/ban-phim-laptop-lenovo-318668s.html) [thay bàn phím laptop lenovo](http://sualaptop911.com/ban-phim-laptop-lenovo-318668s.html)
tư vấn
__ lenovo __ [thay bàn phím laptop](http://sualaptop911.com/ban-phim-laptop-316465s.html)
thông tin
*bàn phím laptop lenovo*
- tình trạng hàng: mới 100%
- thời gian bảo hành: 12 tháng
- Thời gian thay bàn phím laptop lenovo: lấy luôn 10- 15 phút, khách hàng ngồi xem trực tiếp quá trình
* S9E thay bàn phím lenovo*
thông tin khuyến mại
- bàn phím được giảm giá 30%
thay màn hình tận nơi sử dụng của khách hàng trong nội thành hà nội: xin liên hệ trực tiếp
#### Bình luận
#### Sản phẩm cùng loại
#### Danh mục sản phẩm
#### Hổ trợ trực tuyến
#### Tin sualaptop911.com
#### sản phẩm bán chạy
[loa laptop asus p550](/loa-laptop-asus-p550-863917.html)
[loa laptop asus X550](/loa-laptop-asus-x550-863920.html)
[ổ cứng ssd 120gb apacer AS340](/o-cung-ssd-120gb-apacer-as340-654337.html)
[ổ cứng ssd cũ mới mua 5 tháng 120gb apacer](/o-cung-ssd-cu-moi-mua-5-thang-120gb-apacer-827179.html)
[sạc laptop](/sac-laptop-795418.html)
[ssd samsung Evo 850 120gb](/ssd-samsung-evo-850-120gb-628616.html)
[box dvd laptop](/box-dvd-laptop-482297.html)
[sạc laptop acer 19v 3.42a 60w](/sac-laptop-acer-19v-3-42a-60w-770147.html)
[sạc laptop asus 19v 3.42a](/sac-laptop-asus-19v-3-42a-488337.html)
[sạc laptop asus 19v chân nhỏ (x553)](/sac-laptop-asus-19v-chan-nho-x553-770044.html)
[sạc laptop dell chân kim nhỏ mầu xanh](/sac-laptop-dell-chan-kim-nho-mau-xanh-638415.html)
[sạc laptop sony 19.5v 4.74a](/sac-laptop-sony-19-5v-4-74a-770041.html)
[thay bàn phím laptop giá rẻ lấy ngay](/thay-ban-phim-laptop-gia-re-lay-ngay-668956.html)
[thay ổ cứng ssd](/thay-o-cung-ssd-790929.html)
#### Fanpage Facebook
#### Liên kết website
#### Thống kê
- Đang online 118
- Hôm nay 477
- Hôm qua 2,773
- Trong tuần 477
- Trong tháng 70,913
- Tổng cộng 1,866,066

Cache-Control: private

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


text:
Thiết kế kiến trúc nhà ống 3 tầng. Cũng giống như biết bao người khi chúng ta bắt tay vào công cuộc xây dựng “mái ấm” cho chính gia đình mình, thì việc tìm hiểu tham khảo để lựa chọn một đơn vị thiết kế thi công trên thị trường là điều hầu hết ai cũng bận tâm và mất nhiều thời gian lo lắng và tìm hiểu, anh Quang chắc chắn rằng cũng không phải là một trường hợp ngoại lệ.
Trước khi biết đến Công ty cổ phần Kiến Trúc và Nội Thất Mặt Trời chúng tôi như anh đã chia sẻ cũng đã từng tham khảo rất nhiều các đơn vị công ty mà vẫn chưa thấy yên tâm và hài lòng, tình cờ biết đến công ty chúng tôi thông qua các trang mạng xã hội và website: http://sunidgroup.com.vn của chúng tôi, qua 3 lần làm việc với SUNIDGROUP từ khâu khảo sát hiện trạng ban đầu, tới khâu tư vấn thiết kế báo giá và lên bản vẽ bố trí mặt bằng công năng thì chúng tôi hoàn toàn thuyết phục và đặt được niềm tin từ anh bởi sự nhiệt tình cùng với môi trường làm việc chuyên nghiệp và nghiêm túc mà chúng tôi đã đề ra tiêu trí của chính công ty. Nhà phố hiện đại không chỉ đảm bảo về giá trị thẩm mỹ không mà còn phải giải quyết được vấn đề diện tích và chi phí để có thể mang đến cho gia chủ một không gian sống với đầy đủ tiện nghi công năng. Có thể nói mỗi một căn nhà là sự kết hợp hoàn hảo giữa ý tưởng của chủ đầu tư cùng khả năng tư duy sáng tạo đưa ra những ý tưởng hay của các kiến trúc sư đã tạo ra những mẫu thiết kế mang đậm phong cách và cá tính riêng của từng gia chủ.
Khác với những mẫu thiết nhà ống 3 tầng thông thường căn nhà phố anh Quang được đầu tư kĩ lưỡng vào lối kiến trúc đặc biệt mang đến sự khác biệt cực kì đẳng cấp và sang trọng. Tùy thuộc vào những mẫu thiết kế theo lô đất sẵn có mà chủ đầu tu đưa ra, ở đây SUNIDGROUP chúng tôi đã thực hiện thiết kế cho nhà anh Quang trên lô đất 6m và chiều sâu 18m có được không gian thoáng và đón ánh sáng và không khi rất tốt từ phía mặt tiền. Phong cách trong thiết kế kiến trúc mỗi căn nhà thể hiện đẳng cấp và thẩm mĩ cá tính của chính chủ đầu tư. Dưới đây là một mẫu Thiết kế kiến trúc nhà ống 3 tầng theo phong cách hiện đại, sử dụng những khối vuông vắn phân chia tỉ lệ hợp lý tạo ra những không gian trống và không gian tránh hướng mặt trời rất độc đáo vừa tránh được nắng vừa mang đến một phong cách thiết kế độc đáo.
Về mặt kiến trúc căn nhà của anh Quang được tích hợp thiết kế thông minh bởi cách chọn lựa sử dụng những không gian để có thể mở cửa hợp dễ dàng tránh nắng và đón gió một thông thoáng nhất. Không gian dành riêng cho một khoảng là sân chơi thư giãn trên hiển sảnh tầng 3 rất hợp lý và bắt mắt mọi cái nhìn khách quan. Toàn bộ thiết kế một loạt các hiên sảnh nổi đua ra giúp cho có những không gian đứng ngắm những View cảnh đẹp
Kết hợp thiết kế không gian chính phụ tạo ra nhiều cấp bậc lồi lõm cho căn nhà mang đến những nét mới mẻ trong các mẫu Thiết kế kiến trúc nhà ống 3 tầng. Với những lựa chọn vật liệu và đưa các phương án xu hướng thiết kế mới nhất vào trong thiết kế các KTS đã mang đến một căn nhà rất hoàn hảo và thu hút của khách hàng. Đối với tất cả các căn nhà mặt phố nên được lựa chọn và sử dụng cửa khung kính để có thể đáp ứng đầy đủ không gian ánh sáng cho các căn phòng của ngôi nhà bởi vì luôn được bao bọc bởi những căn nhà bên cạnh
Với một căn nhà thiết kế với nhu cầu để được một chiếc xe ô tô ngoài trời trước nhà vào mỗi tối như ngôi nhà của anh Quang thì nên kết hợp và thiết kế một chiếc cổng hợp lý để có thể dành một không gian đất nhỏ sử dụng làm tiểu cảnh nhỏ cho bầu không khí ngôi nhà Bạn thêm mát mẻ và trong lành vẫn đáp ứng đủ không gian để sử dụng làm gara cho ngôi nhà Bạn
Trên đây là một số hình ảnh Thiết kế kiến trúc nhà ống 3 tầng của gia đình anh Quang mà SUNIDGROUP chúng tôi đã thực hiện thiết kế. Hãy liên hệ ngay cho chúng tôi để cùng mang về cho gia đình Bạn những công trình kiến trúc hợp phong thủy và phong cách mới nhất
Liên hệ ngay cho SUNIDGROUP chúng tôi để được tư vấn miễn phí nhanh nhất
CÔNG TY CỔ PHẦN KIẾN TRÚC VÀ NỘI THẤT MẶT TRỜI
Hotline: 0906288110 – 0966 65 65 25
Phone: 024 226 55551
Email: sunidgroup@gmail.com
- BÌNH LUẬN FACEBOOK
- BÌNH LUẬN G+

markdown:
*. Cũng giống như biết bao người khi chúng ta bắt tay vào công cuộc xây dựng “mái ấm” cho chính gia đình mình, thì việc tìm hiểu tham khảo để lựa chọn một đơn vị thiết kế thi công trên thị trường là điều hầu hết ai cũng bận tâm và mất nhiều thời gian lo lắng và tìm hiểu, anh Quang chắc chắn rằng cũng không phải là một trường hợp ngoại lệ. Thiết kế kiến trúc nhà ống 3 tầng*
Trước khi biết đến Công ty cổ phần Kiến Trúc và Nội Thất Mặt Trời chúng tôi như anh đã chia sẻ cũng đã từng tham khảo rất nhiều các đơn vị công ty mà vẫn chưa thấy yên tâm và hài lòng, tình cờ biết đến công ty chúng tôi thông qua các trang mạng xã hội và website: http://sunidgroup.com.vn của chúng tôi, qua 3 lần làm việc với SUNIDGROUP từ khâu khảo sát hiện trạng ban đầu, tới khâu tư vấn thiết kế báo giá và lên bản vẽ bố trí mặt bằng công năng thì chúng tôi hoàn toàn thuyết phục và đặt được niềm tin từ anh bởi sự nhiệt tình cùng với môi trường làm việc chuyên nghiệp và nghiêm túc mà chúng tôi đã đề ra tiêu trí của chính công ty. Nhà phố hiện đại không chỉ đảm bảo về giá trị thẩm mỹ không mà còn phải giải quyết được vấn đề diện tích và chi phí để có thể mang đến cho gia chủ một không gian sống với đầy đủ tiện nghi công năng. Có thể nói mỗi một căn nhà là sự kết hợp hoàn hảo giữa ý tưởng của chủ đầu tư cùng khả năng tư duy sáng tạo đưa ra những ý tưởng hay của các kiến trúc sư đã tạo ra những mẫu thiết kế mang đậm phong cách và cá tính riêng của từng gia chủ.
Khác với những mẫu thiết nhà ống 3 tầng thông thường căn nhà phố anh Quang được đầu tư kĩ lưỡng vào lối kiến trúc đặc biệt mang đến sự khác biệt cực kì đẳng cấp và sang trọng. Tùy thuộc vào những mẫu thiết kế theo lô đất sẵn có mà chủ đầu tu đưa ra, ở đây SUNIDGROUP chúng tôi đã thực hiện thiết kế cho nhà anh Quang trên lô đất 6m và chiều sâu 18m có được không gian thoáng và đón ánh sáng và không khi rất tốt từ phía mặt tiền. Phong cách trong thiết kế kiến trúc mỗi căn nhà thể hiện đẳng cấp và thẩm mĩ cá tính của chính chủ đầu tư. Dưới đây là một mẫu
[ nhà ống 3 tầng theo phong cách hiện đại, sử dụng những khối vuông vắn phân chia tỉ lệ hợp lý tạo ra những không gian trống và không gian tránh hướng mặt trời rất độc đáo vừa tránh được nắng vừa mang đến một phong cách thiết kế độc đáo.Thiết kế kiến trúc](http://sunidgroup.com.vn)
Về mặt kiến trúc căn nhà của anh Quang được tích hợp thiết kế thông minh bởi cách chọn lựa sử dụng những không gian để có thể mở cửa hợp dễ dàng tránh nắng và đón gió một thông thoáng nhất. Không gian dành riêng cho một khoảng là sân chơi thư giãn trên hiển sảnh tầng 3 rất hợp lý và bắt mắt mọi cái nhìn khách quan. Toàn bộ thiết kế một loạt các hiên sảnh nổi đua ra giúp cho có những không gian đứng ngắm những View cảnh đẹp
Kết hợp thiết kế không gian chính phụ tạo ra nhiều cấp bậc lồi lõm cho căn nhà mang đến những nét mới mẻ trong các mẫu Thiết kế kiến trúc nhà ống 3 tầng. Với những lựa chọn vật liệu và đưa các phương án xu hướng thiết kế mới nhất vào trong thiết kế các KTS đã mang đến một căn nhà rất hoàn hảo và thu hút của khách hàng. Đối với tất cả các căn nhà mặt phố nên được lựa chọn và sử dụng cửa khung kính để có thể đáp ứng đầy đủ không gian ánh sáng cho các căn phòng của ngôi nhà bởi vì luôn được bao bọc bởi những căn nhà bên cạnh
Với một căn nhà thiết kế với nhu cầu để được một chiếc xe ô tô ngoài trời trước nhà vào mỗi tối như ngôi nhà của anh Quang thì nên kết hợp và thiết kế một chiếc cổng hợp lý để có thể dành một không gian đất nhỏ sử dụng làm tiểu cảnh nhỏ cho bầu không khí ngôi nhà Bạn thêm mát mẻ và trong lành vẫn đáp ứng đủ không gian để sử dụng làm gara cho ngôi nhà Bạn
Trên đây là một số hình ảnh
[ của gia đình anh Quang mà SUNIDGROUP chúng tôi đã thực hiện thiết kế. Hãy liên hệ ngay cho chúng tôi để cùng mang về cho gia đình Bạn những công trình kiến trúc hợp phong thủy và phong cách mới nhấtThiết kế kiến trúc nhà ống 3 tầng](http://sunidgroup.com.vn/thiet-ke-kien-truc-nha-ong-3-tang-xay-nha-tron-goi)
Liên hệ ngay cho
[ chúng tôi để được tư vấn miễn phí nhanh nhấtSUNIDGROUP](http://sunidgroup.com.vn) **CÔNG TY CỔ PHẦN KIẾN TRÚC VÀ NỘI THẤT MẶT TRỜI**
Hotline: 0906288110 – 0966 65 65 25
Phone: 024 226 55551
Email: sunidgroup@gmail.com
BÌNH LUẬN FACEBOOK
BÌNH LUẬN G+

Link: <http://sunidgroup.com.vn/wp-json/>; rel="https://api.w.org/", <http://sunidgroup.com.vn/?p=10940>; rel=shortlink


text:
Công văn 63/BXD-VLXD của Bộ Xây dựng
Chia sẻ: Minh Tuyet | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:1
60
lượt xem 4
download
lượt xem 4
download
Công văn 63/BXD-VLXD của Bộ Xây dựng
Mô tả tài liệu
Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
Công văn 63/BXD-VLXD của Bộ Xây dựng về việc xuất khẩu cát nhiễm mặn tận thu từ việc nạo vét, thông luồng khu vực neo đậu tàu, thuyền tránh bão cửa biển Liên Hương, Phan Rí, Cà Ty-Phan Thiết, Hà Lãng, tỉnh Bình Thuận
Chủ đề:
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

markdown:
# Công văn 63/BXD-VLXD của Bộ Xây dựng
Chia sẻ: Minh Tuyet | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:1
60
lượt xem 4
download
lượt xem 4
download
![](http://image1.tailieu.vn/document/thumbnail/2009/20090807/tuyettrang/80x100/09310950.jpg)
##
Công văn 63/BXD-VLXD của Bộ Xây dựng
Mô tả tài liệu
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](http://static1.tailieu.vn/b2013az/templates/version1/default/images/down16x21.png)
Công văn 63/BXD-VLXD của Bộ Xây dựng về việc xuất khẩu cát nhiễm mặn tận thu từ việc nạo vét, thông luồng khu vực neo đậu tàu, thuyền tránh bão cửa biển Liên Hương, Phan Rí, Cà Ty-Phan Thiết, Hà Lãng, tỉnh Bình Thuận
Chủ đề:
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Server: Apache/2.2.31 (CentOS)

Set-Cookie: TLDEVNamespace=s6n0j4jp9m56eoi764sj633fj3; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly


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 | 239 | 117
-
Luận văn: Lập trình mạng trên máy Pocket PC
90 p | 81 | 24
-
Giáo trình mạng _Chương 2
16 p | 56 | 22
-
Giáo trình mạng _Chương 3
11 p | 70 | 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 | 67 | 17
-
Báo cáo bài tập lớn môn Mạng máy tính và Lập trình mạng: Tìm hiểu về Soap
32 p | 76 | 15
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p1
5 p | 32 | 6
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p3
5 p | 22 | 4
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p4
5 p | 27 | 4
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p2
5 p | 32 | 4
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p7
4 p | 30 | 3
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng kỹ thuật extrusion trong drafting p9
5 p | 29 | 2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng kỹ thuật extrusion trong drafting p10
5 p | 29 | 2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p10
7 p | 29 | 2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p9
7 p | 30 | 2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p8
7 p | 23 | 2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p6
5 p | 24 | 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
![](http://static.tlvnimg.com/b2013az/templates/version1/default/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 |
239 |
117
-
Luận văn: Lập trình mạng trên máy Pocket PC
90 p |
81 |
24
-
Giáo trình mạng _Chương 2
16 p |
56 |
22
-
Giáo trình mạng _Chương 3
11 p |
70 |
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 |
67 |
17
-
Báo cáo bài tập lớn môn Mạng máy tính và Lập trình mạng: Tìm hiểu về Soap
32 p |
76 |
15
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p1
5 p |
32 |
6
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p3
5 p |
22 |
4
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p4
5 p |
27 |
4
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p2
5 p |
32 |
4
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p7
4 p |
30 |
3
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng kỹ thuật extrusion trong drafting p9
5 p |
29 |
2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng kỹ thuật extrusion trong drafting p10
5 p |
29 |
2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p10
7 p |
29 |
2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p9
7 p |
30 |
2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p8
7 p |
23 |
2
-
Giáo trình phân tích quy trình ứng dụng ngôn ngữ action script cho movieclip hay một frame p6
5 p |
24 |
2

Set-Cookie: TLDEVNamespace=ma7aolhkivsjnftehtug32amm1; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly


text:
BẢO VỆ TÊN MIỀN (.COM,.NET) AN TOÀN, TUYỆT ĐỐI
"BẠN SỢ MẤT TÊN MIỀN QUỐC TẾ (.COM .NET)?"
ĐÃ CÓ REGISTRY LOCK
"ĐỪNG CHẦN CHỜ TRƯỚC KHI QUÁ MUỘN!"
- Nhiều nguyên nhân dẫn đến bị mất: Bị lộ mật khẩu?, mất thông tin email?, bị hacker xâm nhập?, do sự bất cẩn vô tình hay cố ý của nhân viên hay chính mình?
- Hãy dùng ngay dịch vụ Registry Lock được cung cấp bởi TamyWeb - Nhà đăng ký tên miền quốc tế giá rẻ hàng đầu. TamyWeb sẽ cấp chứng chỉ giấy Lock tên miền để xác thực tên miền đã được LOCK cấp Registry.
- Việc kiện cáo và khiếu nại khiếu kiện tên miền quốc tế thường rất phức tạp, mất nhiều thời gian, tiền bạc, công sức mà có khi vẫn không lấy lại được tên miền của mình.
- Các doanh nghiệp lớn của nước ngoài như microsoft.com, yahoo.com, google.com, facebook.com, youtube.com,... đều phải đăng ký dịch vụ Registry Lock để tránh bị đánh cắp hay xâm phạm thông số kỹ thuật của tên miền.
- Vì vậy với dịch vụ REGISTRY LOCK chỉ với 368.000 VNĐ/1tháng thấp hơn rất nhiều so với thuê một chuyên gia bảo mật cao cấp để quản lý tên miền của bạn nhưng vẫn không thể đảm bảo an toàn tuyệt đối.
Với dịch vụ này quý khách sẽ an tâm và không phải lo lắng đến khái niệm bị đánh cắp tên miền thương hiệu của mình.

markdown:
## BẢO VỆ TÊN MIỀN (.COM,.NET) AN TOÀN, TUYỆT ĐỐI
**"BẠN SỢ MẤT TÊN MIỀN QUỐC TẾ (.COM .NET)?"
ĐÃ CÓ REGISTRY LOCK
"ĐỪNG CHẦN CHỜ TRƯỚC KHI QUÁ MUỘN!"**
- Nhiều nguyên nhân dẫn đến bị mất: Bị lộ mật khẩu?, mất thông tin email?, bị hacker xâm nhập?, do sự bất cẩn vô tình hay cố ý của nhân viên hay chính mình?
- Hãy dùng ngay dịch vụ Registry Lock được cung cấp bởi TamyWeb - Nhà đăng ký tên miền quốc tế giá rẻ hàng đầu. TamyWeb sẽ cấp chứng chỉ giấy Lock tên miền để xác thực tên miền đã được LOCK cấp Registry.
- Việc kiện cáo và khiếu nại khiếu kiện tên miền quốc tế thường rất phức tạp, mất nhiều thời gian, tiền bạc, công sức mà có khi vẫn không lấy lại được tên miền của mình.
- Các doanh nghiệp lớn của nước ngoài như microsoft.com, yahoo.com, google.com, facebook.com, youtube.com,... đều phải đăng ký dịch vụ Registry Lock để tránh bị đánh cắp hay xâm phạm thông số kỹ thuật của tên miền.
- Vì vậy với dịch vụ REGISTRY LOCK chỉ với
**368.000 VNĐ/1tháng**thấp hơn rất nhiều so với thuê một chuyên gia bảo mật cao cấp để quản lý tên miền của bạn nhưng vẫn không thể đảm bảo an toàn tuyệt đối. **Với dịch vụ này quý khách sẽ an tâm và không phải lo lắng đến khái niệm bị đánh cắp tên miền thương hiệu của mình.**

Set-Cookie: nonce_cookie=1a8fdc94df; path=/