TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC HẠ LONG Scientific JournalofJfa Long 'University ĐẠI HỌC HẠ LONG Học để thành cống http://uhl edu vn/ Bộ NHỚ LIÊN KẾT DựA TRÊN MẠNG Nơ RON TẾ BÀO Nguyễn Quang Hoan1* 1Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng * Email: quanghoanptit@gmail.com Ngày nhận bài: 02/12/2021 Ngày nhận sửa sau phản biện: 25/5/2022 Ngày chấp nhận đăng: 02/06/2022 TÓM TÁT Bài báo đề xuất nhớ tự liên kết dựa mạng nơ ron tế bào Đây nhớ thể rõ nét khả học, khả nhớ mạng nơ ron nhân tạo Bài báo tiến hành thử nghiệm khả nhận dạng, khả chịu lỗi nhớ liên kết dựa mạng nơ ron tế bào có kích thước mảng 3x3 Kết ban đầu cho thấy dung lượng nhớ nhớ liên kết mạng nơ ron tế bào cao so với nhớ liên kết mạng nơ ron Hopfield mạng nơ ron liên kết hai chiều Từ khóa: nhớ liên kết, khả học, luật học Hebb, mạng nơ ron tế bào PROPOSING AN ASSOCIATIVE MEMORY BASED ON CELLULAR NEURAL NETWORKS ABSTRACT This paper proposes an associative memory based on the cellular neural networks The associative memories clearly become examplified learning and memory abilities of the neural networks In this paper, the pattern recogition, error separable ability presented on the design with associative memory of 3x3 cellular arrays Some experimental results are noted: memory capacity of Associative Memories of the cellular neural networks better than memory capacity of associative memories based on Hopfield or bidirectional neural networks Keywords: associative memory, cellular neural networks, Hebbian learning rule, learning ability ĐẠT VÁN ĐÈ Mạng nơ ron tế bào (MTB) hàng trăm cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo kèm với luật học khác MTB có nguồn gốc từ mạng nơ ron Hopfield tín hiệu đưa vào hai chiều (hay mảng) Mỗi phần tử nhớ MTB tế bào nơ ron (Chua & Yang, 1998) Mạng MTB có nhiều ứng dụng kể phần cứng phần mềm (Roska, 2005; Nguyen Tai Tuyen & Nguyen Quang Hoan, 2018) 90 số 03 (2022): 90-94 Một khả mạng nơ ron nhân tạo khả nhớ Bộ nhớ mạng nơ ron thể rõ lớp mạng truy hoi Hopfield với dung lượng nhớ n/4 Inn, với n số nơ ron mạng (Negnevitsky, 2002) Kiến trúc, luật học khả nhớ mạng nơ ron Hopfield trình bày rõ (Negnevitsky, 2002; Nguyen Quang Hoan nnk., 2020) Bộ nhớ dùng mảy tinh thuộc loại nhớ địa hóa Bộ nhớ mạng nơ ron nhớ địa hóa nội dung Một mẫu nhớ (gọi nhớ tự liên kết KHOA HỌC KỸ THUẬT VÀ CÔNG NGHỆ với nhậu) tạo thành từ véc tơ (hoặc/và véc tơ vào) nhân với véc tơ chuyển vị ghi lại ma trận trọng S3 mạng nơ ron Khi mẫu đưa vào mạng, mạng nơ ron tự tim (nói cách khác học) tới mẫu gần mà nhớ Vợi tính chất đó, mạng có khả nhận dạng cá; mẫu vào Bộ nhớ liên kết Hopfielcl xây dựng mạng nơ ron Hopfield Kosko xây dựng mạng nơ ron liên kết hai chiều gọi BAM (BidirecỊtional Associative Memory) (NegneMitsky, 2002) Bài báo phát triền nhớ liên1 rêt dựa MTB, loại mạng thuộc (hay phản hồi) Các phần lớp truylồi v J r _ _ r _ cùa táo gồm: mục 2: phương pháp nghiên cứu; mục 3.1: cấu trúc mạng nơ ron MTB chuẩn; mạc 3.2: nhớ liên kết dựa ttên MTB; mục 4: minh họa khả nhận dạng khả chịu lồi nhớ liên kết dựa MTB; mục kết luận hướng phát triển PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN cứu Sư dụng phương pháp kế thừa từ (Chua & Yang, 1998), người đạt giải thưởng thường niên IEEE Gustav Robert Kirchhoff năm 2005 (tương đương giải thưởng Niốbel) phát minh chế tạo thành cơng máy tính nơ ron giới (Roska, 2005), áp dụng phương trình trạng thái 1) phương trình đầu (2) Bài báo sử dụng luật học không giám sát để xây dựng nhớ liên kết, kiếm chứng thực nghiệm MẠNG Nơ RƠN TẾ BÀO VÀ BỘ NHỚ LIÊN KẾT 3.1 Mạng nơ ron tế bào chuẩn Hình sơ đồ mơ tả tế bào MTB với tín hiệu vào Uịị, (i, j) tế bào trung tâm, (k, ỉ) tế bào lân cận (hay láng giềng), c tụ điện, Rx gắn với trạng thái 3Cự(í); yiđ(t) đầu láng giềng, k,ĩ) ma trận vào, Aịi,j; k,[) ma trận phản hồi từ đầu ra, I ngưỡng (Bias) tế bào Định nghĩa tế bào láng giềng trình bày (Chua & Yang, 1998) Phương trình trạng thái MTB (Chua & Yang, 1998) mô tả sau: C—= -J-XỚ'W+ Lt t /, j:kJ)ykỊ tó tty (CO j;k,V)uki+I , (1) (CO với < i,k 4 In J ■ Hướng nghiên cứu báo thử nghiệm thêm mẫu có kích thước lớn Mặt khác, phát triển nhớ liên kết dựa mạng MTB bậc cao đa tương tác dạng đa thức tiến hành (Nguyen Quang Hoan nnk., 2020); kết báo cáo tạp chí hội nghị khoa học địa sê công bố sau vấn đề nghiên cứu khác nghiên cứu học đe tim tham số 2?(.) I tác giả nghiên cứu sinh xúc tiến nghiên cứu TÀI LIỆU THAM KHẢO Chua, L o., & Yang, L (1998, October) Cellular Neural Networks: Theory IEEE Trans, on Circuits and Systems, 35(10) Negnevitsky, M (2002) Artificial Intelligence Peason Education Limmited Nguyen Quang Hoan, Nguyen Tai Tuyen, & Duong Due Anh (2020, 9) Architecture and stability of the second-order cellular neural networks Tạp Khoa học, Công nghệ, Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên, 27, 91-91 Nguyen Tai Tuyen, & Nguyen Quang Hoan (2018, January) An application of multiinteraction cellular neural network on the basis of STM32 and FPGA International journal for research in applied science & engineering technology, 6(1) Nguyen Tai Tuyen, Nguyen Quang Hoan, & Ngo Văn Sy (2016) Stability of multiinteractive cellular neural networks using Lyapunov function Hội thảo tồn quốc Điện tử, Truyền thơng Công nghệ Thông tin REV-2016 Roska, T (2005) Cellular Wave Computers for Brain-Like Spatial-Temporal Sensory Computing IEEE Circuits and Systems Magazine Slavova, A (2003) Cellular Neural Networks: Dynamics and Modeling Kluwer Academic Publishers ... dựng nhớ liên kết, kiếm chứng thực nghiệm MẠNG Nơ RƠN TẾ BÀO VÀ BỘ NHỚ LIÊN KẾT 3.1 Mạng nơ ron tế bào chuẩn Hình sơ đồ mơ tả tế bào MTB với tín hiệu vào Uịị, (i, j) tế bào trung tâm, (k, ỉ) tế bào. .. pháp nghiên cứu; mục 3.1: cấu trúc mạng nơ ron MTB chuẩn; mạc 3.2: nhớ liên kết dựa ttên MTB; mục 4: minh họa khả nhận dạng khả chịu lồi nhớ liên kết dựa MTB; mục kết luận hướng phát triển PHƯƠNG... trọng S3 mạng nơ ron Khi mẫu đưa vào mạng, mạng nơ ron tự tim (nói cách khác học) tới mẫu gần mà nhớ Vợi tính chất đó, mạng có khả nhận dạng cá; mẫu vào Bộ nhớ liên kết Hopfielcl xây dựng mạng nơ