2.3. Mạng nơ – ron nhân tạo (ANN)
2.3.2. Phân loại mạng nơ – ron nhân tạo
2.3.2.1. Phân loại theo vai trò mạng
Dựa vào vai trò mạng nơ – ron được chia thành 2 loại:
- Mạng tự kết hợp: là mạng có các nơ – ron đầu vào tự kết hợp với nơ – ron đầu ra thể hiện ở hình 2.7. Có nhiều mơ hình mạng tự kết hợp, tuy nhiên mạng Hopfield [38] là một mơ hình mạng được sử dụng rộng rãi.
Hình 2.8: Mơ hình mạng Hopfield 4 nút tự kết hợp [38]
- Mạng kết hợp khác kiểu: là mạng có tập nơ – ron đầu vào và đầu ra riêng biệt nhau. Một số mạng kết hợp khác kiểu được sử dụng: mạng Perceptron một lớp, nhiều lớp (MLP), mạng Kohonen…
2.3.2.2. Phân loại theo cách truyền thông tin mạng
- Mơ hình mạng truyền thẳng (Feedforward architechture network): là kiểu mạng nơ – ron truyền thẳng cho phép tín hiệu di chuyển theo 1 đường duy nhất từ đầu vào đến đầu ra, đầu ra của 1 lớp bất kỳ sẽ không ảnh hưởng tới lớp ban đầu. Mạng truyền thẳng là mơ hình đơn giản và được sử dụng phổ biến, ở luận văn mạng truyền thẳng được xây dựng gồm:
• Lớp đầu vào: gồm các thơng số đầu vào của bài tốn cần xấp xỉ ứng xử giữa quan hệ ứng suất và biến dạng. Số nơ – ron tại lớp vào phụ thuộc vào từng bài tốn và số lượng mẫu ban đầu.
• Lớp ẩn: số nơ – ron trong lớp ẩn thay đổi tùy thuộc vào độ phi tuyến của dữ liệu đầu vào mẫu và sẽ được điều chỉnh cho phù hợp trong từng bài toán khác nhau. Hàm truyền giữa lớp ẩn là hàm “tansig” với giá trị đầu ra biến thiên từ +1 đến -1.
• Lớp đầu ra: thể hiện kết quả dự đoán mong muốn của bài tốn cần xấp xỉ. Mơ hình mạng phản hồi (Feedback architechture network): là kiểu mạng có kết nối ngược lại từ các nơ – ron đầu ra về các nơ – ron đầu vào. Các mạng nơ – ron phản hồi cho phép tín hiệu di chuyển trong mạng một cách linh hoạt hơn so với mạng truyền thẳng, đầu ra của một lớp bất kỳ vẫn có thể ảnh hưởng ngược lại đến lớp đó. Mạng phản hồi giải quyết tốt những bài tốn với số lượng dữ liệu nhỏ và vừa, với khối lượng dữ liệu lớn có thể xảy ra hiện tượng cục bộ và không đảm bảo kết quả đầu ra mong muốn.
27