V. Kết luận
1 Đặc trưng thống kê (miền thời gian) của tín hiệu
3.1.2 Nơron nhân tạo
Mạng nơron nhân tạo dựa trên việc mô phỏng cấp thấp hệ thống nơron sinh học. Nơron nhân tạo được xây dựng như sau:
- Nơron nhân tạo nhận một số các ngõ vào (từ dữ liệu gốc, hay từ ngõ ra các nơron khác trong mạng). Mỗi kết nối đến ngõ vào có một cường độ (hay trọng số), những trọng số này tương ứng với tác dụng (synapse) trong nơron sinh học. Mỗi nơron cũng có một giá trị ngưỡng.
- Tín hiệu được truyền qua hàm kích hoạt (hay còn gọi là hàm truyền) tạo giá trị ngõ ra nơron.
Lưu ý rằng trọng số có thể âm, nghĩa là synapse có tác dụng kiềm chế hơn là kích hoạt nơron, các nơron kiềm chế có thể tìm thấy trong bộ não.
Hình 3.1.2: Nơ-ron nhân tạo và mạng nơ-ron
Trên đây mô tả các nơron đơn lẻ. Trong thực tế các nơron được kết nối với nhau. Khi mạng hoạt động, chúng phải có ngõ vào (mang giá trị hoặc biến của thế giới thực) và ngõ ra (dùng để dự báo/điều khiển). Ngoài ra, chúng còn có các nơron ẩn đóng vai trò ẩn trong mạng. Ngõ vào, nơron ẩn và ngõ ra cần được kết nối với nhau (hình 3.1.2).
Một mạng đơn giản có cấu trúc tiến: tín hiệu đi vào ở ngõ vào, qua các nơron ẩn và cuối cùng đến các nơron ngõ ra. Cấu trúc như thế chạy ổn định. Tuy nhiên, nếu mạng có hồi tiếp (chứa các kết nối ngược trở về các nơron trước đó) mạng có thể chạy không ổn định và dao động rất phức tạp. Mạng hồi tiếp rất được các nhà nghiên cứu quan tâm, nhưng cấu trúc tiến đã chứng minh rất hiệu quả trong việc giải quyết các vấn đề thực tế.
Khi mạng hoạt động, các giá trị biến ngõ vào được đặt vào các nơron ngõ vào, và sau đó các nơron lớp ẩn và lớp ngõ ra lần lượt được kích hoạt. Mỗi nơron tính giá trị kích hoạt của chúng bằng cách lấy tổng các trọng số ngõ ra của các nơron lớp trước đó, và trừ cho ngưỡng. Giá trị kích hoạt truyền qua hàm kích hoạt tạo ra giá trị ngõ ra của nơron. Khi toàn bộ mạng đã hoạt động, các ngõ ra của lớp ngõ ra hoạt động như ngõ ra của toàn mạng.