b) Phương pháp độ cao
3.3.2. Cấu tạo của mạng nơron
Mạng nơ ron là hệ thống bao gồm nhiều nơ ron liên kết với nhau, mỗi một liên kết được đánh giá bằng một giá trị gọi là trọng số, nó đặc trưng cho đặc tính kích hoạt hoặc ức chế giữa các nơ ron. Tính năng của mạng nơ ron phụ thuộc vào cấu trúc, các trọng số liên kết giữa các nơ ron và quá trình xử lý tính toán tại các nơ ron đơn lẻ. Trong mạng nơ ron, các nơ ron nhận tín hiệu từđầu vào được xếp thành một lớp gọi là lớp nơ ron đầu vào (lớp vào), Các nơ ron đưa tín hiệu ra được xếp thành một lớp gọi là lớp nơ ron đầu ra (lớp ra), các nơ ron có nhiệm vụ liên kết trung gian giữa lớp vào và lớp ra được xếp thành từng lớp gọi là lớp ẩn. Các thông số cấu trúc mạng nơ ron bao gồm:
- Số tín hiệu vào, số tín hiệu ra.
- Số lớp nơ ron (lớp vào, lớp ra, lớp ẩn) - Số nơ ron trên mỗi lớp
- Số lượng liên kết của mỗi nơ ron - Các trọng số liên kết
Dựa vào số lượng lớp ẩn trong mạng, người ta phân mạng nơ ron thành hai loại sau:
- Mạng một lớp: trong mạng chỉ có một lớp, vừa là lớp vào, vừa là lớp ẩn, vừa là lớp ra.
- Mạng nhiều lớp (MPL): trong mạng ngoài lớp vào và lớp ra còn có thêm một hay nhiều lớp vào hoặc lớp ra.
Dựa vào kiểu liên kết giữa các nơ ron trong mạng, người ta phân mạng nơ ron ra làm hai loại như sau:
- Mạng truyền thẳng: tín hiệu đi từđầu vào qua các lớp trong mạng đến đầu ra, trong mạng không tồn tại bất kỳ mạch hồi tiếp nào kể cả hồi tiếp nội lẫn hồi tiếp từđầu ra trở vềđầu vào.
- Mạng hồi tiếp: trong mạng tồn tại đường tín hiệu phản hồi từ đầu ra của một nơ ron tới đầu vào của nơ ron cùng lớp hoặc thuộc lớp phía trước.
Tuy mạng nhân tạo chưa thể đạt được độ phức tạp như mạng sinh học nhưng có điểm chung giữa chúng là:
+ Mạng được xây dựng bằng các phần tử tính toán đơn giản liên kết với nhau một cách phức tạp và hoạt động song song.
+ Chức năng của mạng được xác định qua cấu trúc mạng, quá trình xử lý bên trong của các phần tử và mức độ liên kết giữa các phần tử.
+ Mức độ liên kết giữa các phần tửđược xác định thông qua quá trình học của mạng (hay quá trình huấn luyện mạng).