2.
2.2 Học sâu – DeepLearning
2.2.1.2 Kiến trúc mạng nơron nhân tạo
Mạng nơ ron là sự kết hợp của các tầng perceptron hay còn đƣợc gọi là perceptron đa tầng (multilayer perceptron) nhƣ hình dƣới.
3
CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU CĨ LIÊN QUAN
Hình 2.6 Hình minh hoạ Neural Network Một mạng nơ ron sẽ có 3 kiểu tầng:
- Tầng vào (input layer): là tầng bên trái cùng của mạng thể hiện cho các đầu vào của mạng.
- Tầng ra (output layer): là tầng bên phải cùng của mạng thể hiện cho các đầu ra của mạng.
- Tầng ẩn (hidden layer): là tầng nằm giữa tầng vào và tầng ra thể hiện cho việc suy luận logic của mạng.
CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU CĨ LIÊN QUAN
Hình 2.7 Hình ảnh minh hoạ mạng nơ ron 2 mạng ẩn4
Trong mạng nơ ron, mỗi nút mạng là một sigmoid nơ ron nhƣng hàm kích hoạt của của chúng có thể khác nhau. Tuy nhiên trong thực tế ngƣời ta thƣờng để chúng cùng dạng với nhau để tính tốn cho thuận lợi.
Ở mỗi tầng, số lƣợng các nút mạng (nơ-ron) có thể khác nhau tuỳ thuộc vào bài tốn và cách giải quyết. Nhƣng thƣờng khi làm việc ngƣời ta để các tầng ẩn có số lƣợng nơ- ron bằng nhau. Ngồi ra, các nơ-ron ở các tầng thƣờng đƣợc liên kết đôi một với nhau tạo thành mạng kết nối đầy đủ (full-connected network). Khi đó ta có thể tính đƣợc kích cỡ của mạng dựa vào số tầng và số nơ-ron.
4
CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN