VÀ NHỮNG ỨNG DỤNG CỦA CHÚNG TRONG ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH
2.4Mạng nơron cấu trúc truyền thẳng
Những mạng nơron thông minh là những mô hình cấu trúc tính toán sinh học đặc biệt, gồm những đơn vị xử lý thông tin phân tán và vì thế sở hữu những khả năng của tính toán song song. Cơ sở của mạng nơron thông minh là nó có nhiều đơn vị xử lý được kết nối với nhau, được gọi là những nơron mà hình thành những cấu hình đặt lớp. Ứng xử của mỗi nơron là đơn vị tính toán cơ bản mô tả
những hoạt động xử lý thông tin nơron. Mỗi đơn vị tính toán trong mạng dựa
trên khái niệm nơron lý tưởng. Một nơron lý tưởng được giả sử là đáp ứng tối ưu với những ngõ vào. Mạng nơron là một tập hợp những đơn vị nơron như thế, trong đó những nơron đơn được kết nối thông qua những kết nối khớp phức tạp được đặc tính bởi những hệ số trọng số và mỗi nơron tạo phân phối của nó hướng đến những đặc điểm tính toán của toàn bộ hệ thống.
Về bản chất, những nơron sinh học rất nhiều cảm biến phức tạp, điều khiển,
và nhận dạng những khía cạnh toán học và những quá trình tạo quyết định. Rất
nhiều ánh xạ toán học phức tạp và những hàm xử lý có thể được đồng nhất với
những quá trình sinh học. Việc nghiên cứu những mô hình toán học của những đơn vị nơron bắt đầu tại thời điểm khi mà bài toán mô tả toán học của bộ não
con người thu hút sự chú ý của những nhà nghiên cứu. Mô hình đầu tiên của nơron được đề xuất bởi McCulloch và Pitts năm 1943. Gần đây, việc phát triển
những phương pháp thích nghi đã đưa ra cơ hội giả hàm học của những quá
trình nơron sinh học. Một vài mô hình nơron như thế được phát triển vào thập niên 60. Nói chung, như một bộ xử lý thông tin, một nơron đơn thực hiện một
kết hợp trên những ngõ vào được trọng số của nó và tạo ra một ngõ vào thông qua hàm kích hoạt phi tuyến với một ngưỡng.
Ngay từ đầu lấy ý tưởng từ những nơron trong bộ não con người, những nơron thông minh là những đơn vị xử lý tín hiệu được sắp xếp thành những
mạng được kết nối để thực hiện những công việc xử lý thông tin phức tạp chẳng
hạn nhận dạng đặc tính, nhóm dữ liệu và phân loại, xấp xỉ hàm,… Một mô hình tổng quát của một nơron thông monh được xem như một hàm xử lý ngõ vào và một hàm xử lý ngõ ra.
Hàm ngõ vào f(.), kết hợp tất cả những tín hiệu vào thành một ngõ vào mạng đơn.Thông thường, một hàm ngõ vào là một kết hợp tuyến tính của những ngõ vào xi:
(2.7) với wi i=1,…,n được gọi là những trọng số liên kết. Hàm ngõ ra g(.) cung cấp
tín hiệu ngõ ra của nơron với toán hạng ngõ vào mạng được cho bởi f. Hàm ngõ
ra thường dùng là hàm sigmod:
(2.8) Một mạng nơron thông minh là một mảng gồm những nơron liên kết với nhau.
Giữa nhiều cấu hình kết nối khác nhau, một cấu hình thông thường và hữu dụng
nhất là mạng truyền thẳng nhiều lớp, trong đó không có nơron ngõ ra nào là ngõ vào cho một nơron trong cùng hay thuộc lớp đứng trước. Đây là điểm nổi bật
nhất của loại mạng này.
Hình 2.2.Mạng truyền thẳng nhiều lớp
Lớp nơron nhận ngõ vào mạng được gọi là lớp ngõ vào. Lớp ngõ vào không thực hiện bất kỳ công việc xử lý tín hiệu nào mà chỉ phân bố những tín hiệu
vào. Những ngõ ra mạng được tạo bởi lớp ngõ ra. Bất kỳ lớp nào nằm giữa lớp
ngõ vào và ngõ ra đều được gọi là lớp ẩn vì nó không có liên hệ trực tiếp với môi trường mạng.
2.4.1.Hàm truyền
Hình 2.3.Hàm truyền bước
Hàm truyền này giới hạn ngõ ra của nơron là 0,nếu đối số ngõ vào mạng n nhỏ hơn hay bằng 0;hay 1 nếu n lớn hơn hay bằng 0.
Hình 2.4. Hàm truyền tuyến tính
Hình 2.5. Hàm truyền sigmod (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hàm truyền sidmod nhận ngõ vào,có bất kỳ giá trị nào và tạo ngõ ra nằm trong
khoảng 0 và 1.