2.2.4. Các luật học
Có ba luật học chính, mỗi kiểu tƣơng tƣơng ứng với một nhiệm vụ. Đó là học có giám sát, học không có giám sát và học củng cố. Thông thƣờng, loại kiến trúc mạng nào cũng có thể dùng đƣợc cho các nhiệm vụ trên.
- Học có giám sát: là quá trình học có tín hiệu chỉ đạo từ bên ngoài d Trong học có giám sát, tại mỗi thời điểm khi tín hiệu đầu vào đƣợc đƣa vào mạng neural, phản ứng đầu ra mong muốn d và đầu ra của mạng y sẽ đƣợc so sánh trong máy phát tín hiệu lỗi. Máy này sẽ ra hiệu cho mạng để hiệu chỉnh các trọng số trong mạng, và với cách hiệu chỉnh này thì kết quả đầu ra của mạng neural ysẽ tiến gần đến đầu ra mong muốn d sau mỗi bƣớc lặp (sơ đồ nhƣ hình 2.15). - Học củng cố: tín hiệu chủ đạo d có thể lấy từ môi trƣờng bên ngoài, nhƣng tín
hiệu này không đƣợc đầy đủ, mà chỉ có một vài bite đại diện có tính chất kiểm tra quá trình tốt hay xấu. Học củng cố cũng là một dạng của học có giám sát, bởi vì mạng vẫn cần nhận đƣợc một số tín hiệu từ bên ngoài. Những tín hiệu phản hồi chỉ mang tính chất đánh giá hơn là mang tính chất chỉ dẫn. Nó cho biết đƣợc mức độ tốt hay xấu của một đầu ra xác định.
- Học không giám sát: Đối với luật học không giám sát, sẽ không có tín hiệu hƣớng dẫn, tức là không có tín hiệu d cung cấp tới mạch phản hồi. Điều này cho thấy, ta sẽ không biết đầu ra đạt giá trị gì. Với loại mạng này, thì các neuron tự xoay sở với các dữ liệu mẫu mà nó có đƣợc chứ không có "thầy" gợi
ý cần luyện theo hƣớng nào. Mạng phải tự khám phá mẫu, trong khi khám phá các đặc tính này, tham số của mạng sẽ bị thay đổi. Một ví dụ điển hình là quá trình phân loại đối tƣợng không có "thầy", mạng sẽ tự khám phá sự tƣơng tự và không tƣơng tự trong số các mẫu đối tƣợng, sơ đồ nhƣ hình 2.16.