2.1.5.1 Học có giám sát
Hình 2.6. Học có giám sát
Với học có giám sát, mạng được cung cấp một tập K mẫu học { (PK,TK)} với
PK là vectơ tín hiệu vào sẽ được đưa vào mạng và theo u cầu thì vectơ tín hiệu ra
tương ứng sẽ phải là TK. Thực tế thì vectơ đầu ra lại là ZK và sẽ có một sai số so với
TK . Sai số này được giám sát và truyền trở lại hệ thống để hiệu chỉnh các trọng số
liên kết và các hệ số bias của mạng. Quá trình đưa các mẫu học vào mạng được lặp đi lặp lại và mỗi lần như vậy các trọng số và hệ số bias luôn được hiệu chỉnh, cho đến khi mạng đạt một tiêu chuẩn nào đó thì dừng lại.
2.1.5.2 Học khơng có giám sát
Khác với kiểu huấn luyện có giám sát, ở đây tập huấn luyện chỉ bao gồm các vectơ tín hiệu đầu vào { PK}. Huấn luyện là q trình hệ thống tự tìm ra các nhóm
họp của số liệu vào. Điều này thường được gọi là sự tự tổ chức hay sự thích ứng.
Hình 2.7. Học khơng có giám sát
Huấn luyện không được giám sát khá phức tạp. Việc huấn luyện cho mạng Kohonel là một ví dụ. Các tín hiệu đầu ra khơng được biết chính xác và việc hiệu chỉnh trọng số ứng với một mẫu tín hiệu vào để đầu ra của nơron “chiến thắng” lớn hơn hoặc gần giá trị mong muốn, cịn tín hiệu đầu ra của các nơron lân cận sẽ được giảm đi.
tín hiệu lỗi Đầu ra
mong muốn Đầu ra thực tế Mạng ANN Tạo tín hiệu lỗi đầu vào Đầu ra thực tế Mạng ANN
2.1.5.3 Học tăng cường
Hình 2.8. Học tăng cường
Học tăng cường là một biến thể của học có giám sát. Nó là q trình học dựa trên việc cập nhật trọng số dựa vào một tín hiệu phê bình nào đó gọi là tín hiệu tăng cường. Tín hiệu này được đưa đến từ mơi trường bên ngồi và được sử dụng như là một đại lượng ước lượng từ đó đưa đến cho mạng những chỉ dẫn yêu cầu để mạng cập nhật điều chỉnh tập trọng số cho thích hợp nhất.
Mạng nơron CNN