Cấu trúc mạng neural

Một phần của tài liệu Đồ án tốt nghiệp đại học “nhận dạng giọng nói bằng mạng neural hồi quy” (Trang 41 - 43)

10) if ∆ El < b10 then IVD =

3.2.3. Cấu trúc mạng neural

Mô phỏng hoạt động của các neural thần kinh, mạng neural nhân tạo là một hệ thống bao gồm nhiều neural hoạt động song song. Các neural được nối với nhau nhờ các liên kết, mỗi liên kết kèm theo một trọng số đặc trưng cho tính kích hoạt hay ức chế giữa các neural. Một nhóm neural được tổ chức theo một cách sao cho tất cả chúng đều nhận một vector vào X để xử lý tại cùng một thời điểm. Việc sản sinh ra tín hiệu của mạng xuất hiện cùng một lúc vì mỗi neural có một tập trọng số khác nhau nên có bao nhiêu neural sẽ sản sinh ra bấy nhiêu tín hiệu khác nhau. Một nhóm neural như vậy được gọi là một lớp mạng. Một mạng neural bao gồm nhiều lớp mạng (hay còn gọi là tầng mạng), các neural trong một lớp chỉ được nối với các neural ở lớp tiếp theo, không cho phép các liên kết giữa các neural cùng một lớp. Lớp nhận các tín hiệu đầu vào X gọi là lớp vào, lớp chứa các tín hiệu ra Y của mạng được gọi là lớp ra, bất kỳ lớp nào nằm giữa hai lớp trên được gọi là lớp ẩn, lớp ẩn là thành phần nội tại của mạng không có tiếp xúc với môi trường ngoài. Số lượng lớp ẩn có thể từ 0 đến vài lớp.

Hình 3.2: Mô hình nhiều tầng của mạng neural.

Hình 3.3 : Một mô hình của mạng neural Mạng neural nhân tạo gồm có 3 thành phần sau:

+ Tập trọng số liên kết đặc trưng cho các khớp thần kinh.

+ Bộ cộng để thực hiện phép tính tổng các tích của tín hiệu vào với trọng số liên kết tương ứng.

+ Hàm kích hoạt hay hàm chuyển đổi quy định giới hạn đầu vào của neural.

Hình 3.4: Các thành phần cơ sở mạng neural.

Mỗi neural trong mô hình neural nhân tạo được nối với các neural khác và nhận được tín hiệu xi từ chúng với các trọng số wi. Tổng thông tin đầu vào trọng số là:

= wjxj

Net

Giả sử mạng có N nút vào: x = (x0, x1, x2,… xN-1) với các vector trong số w0 = (w00, w01, w02,… x0N-1), w1 = (w10, w11, w12,… x1N-1),… wM-1 = (wM- 10, wM-11, wM-12,… xM-1N-1) và M đầu ra phi tuyến của mạng là y = (y0, y1, y2,… yM-1) được biểu diễn bởi:

∑−= = + = 1 0 N i i i ij j w x b Net 0≤ jM −1 yj = f(Netj)

xi, yi, wij, bi, là các số thực, các bi gọi là độ lệch “bisa”. Hàm f là một hàm phi tuyến, gọi là hàm truyền.

Một phần của tài liệu Đồ án tốt nghiệp đại học “nhận dạng giọng nói bằng mạng neural hồi quy” (Trang 41 - 43)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(68 trang)
w