MẠNG NƠRON mờ ( fuzzy neural network)

MẠNG NƠRON MỜ ( Fuzzy Neural Network) MẠNG NƠRON MỜ ( Fuzzy Neural Network) NỘI DUNG 1 Neo fuzzy neuron 2 Mạng nơron mờ 2 1 Giới thiệu 2 2 Mô hình FuNN 2 2 1 Kiến trúc của FuNN 2 2 2 Thuật toán huấn l.

MẠNG NƠRON MỜ ( FUZZY NEURAL NETWORK) NỘI DUNG Neo-fuzzy neuron Mạng nơron mờ 2.1 Giới thiệu 2.2 Mơ hình FuNN 2.2.1 Kiến trúc FuNN 2.2.2 Thuật toán huấn luyện FuNN Neo-fuzzy neuron  Neo-fuzzy neuron phát triển đầy đủ nơron mờ (fuzzy neuron) 2 Mạng nơron mờ   2.1 Giới thiệu Mạng nơron mờ (Fuzzy neural network (FNN)) mô hình kết nối (connectionist model) cho thể suy luận luật mờ (fuzzy rules implementation and inference) Trong FNN có nhiều thay đổi kiến trúc chức   Cấu trúc (Structural): tập luật sử dụng để khởi tạo cấu trúc mạng Có hai kiến trúc mạng hay sử dụng là: (a) multilayer perceptrons (MLPs), and (b) radial-basis functions networks Hàm, tham số (Functional, parametric): sau định nghĩa cấu trúc mạng khả học chúng, vài tham số huấn luyện Các tham số sau huấn luyện sử dụng để trích luật 2.2 Mơ hình FuNN  FuNN mơ hình mạng nơron mờ Nó làm cho dễ dàng việc học từ liệu mẫu, trích rút luật mờ FuNN sử dụng kiến trúc MLP thuật toán huấn luyện lan truyền ngược (backpropagation training algorithm) FuNN mạng nơron mờ có hàm thành phần thuộc tính mờ, luật mờ chúng thay đổi huấn luyện 2.2.1 Kiến trúc FuNN 2.2.2 Thuật toán huấn luyện FuNN    Trong phần trình bày thuật toán lan truyền ngược để huấn luyện FuNN Thuật toán gồm hai giai đoạn Lan truyền tiến: tính output nơron Lan truyền ngược: Thay đổi trọng số cung, dùng thông tin gradient hàm lỗi Lan truyền tiến   Layer 1(Input Layer): tầng truyền biến tới trực tiếp tầng mà không sự thay đổi Layer (Condition Layer): đầu hàm nút mức độ phụ thuộc đầu vào với hàm thành phần Các hàm thành phần hình chữ nhật Giá trị hàm kích hoạt nút i là:  Layer (Rule Layer): Các trọng số kết nối tầng ban đầu khởi tạo ngẫu nhiên, sau chúng điều chỉnh trình huấn luyện mạng  Layer (Action Layer): Giá trị net giá trị kích họa tính qua cơng thức  Layer (Output Layer): Tầng thực defuzzification để cung cấp đầu cứng  ...1 Neo -fuzzy neuron  Neo -fuzzy neuron phát triển đầy đủ nơron mờ (fuzzy neuron) 2 Mạng nơron mờ   2.1 Giới thiệu Mạng nơron mờ (Fuzzy neural network (FNN)) mơ hình kết nối (connectionist... hình mạng nơron mờ Nó làm cho dễ dàng việc học từ liệu mẫu, trích rút luật mờ FuNN sử dụng kiến trúc MLP thuật toán huấn luyện lan truyền ngược (backpropagation training algorithm) FuNN mạng nơron. .. luận luật mờ (fuzzy rules implementation and inference) Trong FNN có nhiều thay đổi kiến trúc chức   Cấu trúc (Structural): tập luật sử dụng để khởi tạo cấu trúc mạng Có hai kiến trúc mạng hay