2. Định nghĩa các tp mờ cho các biên:
5.3.3 Lut Hĩc Thođng Sơ Toơng Quát Cho Các Máng Neuron Nhađn Táo:
Nhađn Táo:
Vieơc huân luyn máng đeơ cĩ được đaău ra mong muơn dựa tređn hai cách hĩc sau:
Hĩc thođng sơ: là phương pháp hĩc baỉng cách cp nht các h sơ trĩng
lượng kêt nơi.
Hĩc câu trúc: là phương pháp hĩc baỉng cách thay đoơi beđn trong câu
trúc máng goăm các phaăn tử xử lý, và mođ hình kêt nơi.
Phương pháp hĩc thođng sơ: Có 3 chê đ hĩc:
Hĩc giám sát: Chụ yêu tìm được ma trn h sơ trĩng lượng đeơ
đaău ra cụa máng xâp xư đaău ra mong muơn với mt sai sơ châp nhn được. Nĩi cách khác máng được cung câp đaău vào, ra mong muơn. Máng huân luyn khi nhn thođng sơ đaău vào, cho kêt quạ đaău ra cụa máng được so sánh với đaău ra mong muơn----->phát sinh sai sô. Sai sô này được dùng đeơ đieău chưnh lái h sơ trĩng lượng cụa máng.
X( Đaău vào) Y (Đaău ra thực sự )
d (Đaău ra
Tín hiu mong mn
sai sô được )
Hĩc cụng cơ: Là hĩc giám sát thiêu thođng tin chi tiêt sẵn cĩ veă
đaău ra cho mi đaău vào. Ở cách hĩc này thođng tin hoăi tiêp chư cho biêt đaău ra ở tráng thái tơt hay xâu từ đĩ đưa ra cách đieău chưnh
Máng neuron W
Khađu phát sinh tín hiu sai sơ
LVTN: Đieău Khieơn Nhit Đ Dùng Mờ Thích Nghi
GVHD: Ts Nguyeên Thieơn Thành 67 SVTH: Nguyn Phương Thạo
h sơ trĩng lượng cho thích hợp với mong muơn đaău ra ở laăn kê tiêp sẽ tơt hơn.
X( Đaău vào) Y (Đaău ra thực sự )
Tín hieơu Tín hiu
nhn định cụ cụng cô
Hĩc khođng giám sát: Khođng cĩ bât kỳ mt thođng tin nào từ mođi
trường giúp cho vic nhn định đaău ra cụa máng là đúng hay sai. Do đĩ máng sẽ tự đieău chưnh baỉng cách hoăi tiêp từ đaău ra thực sự cụa máng.
X( Đaău vào) Y (Đaău ra thực sự )
Qua tham khạo ba chê đ hĩc cơ bạn tređn, ta xem xét mt câu trúc huân luyn toơng quát cho phaăn tử xử lý thứ i trong mt máng neuron nhađn táo được mođ tạ ở hình sau:
Máng neuron W Máng neuron W Khađu phát sinh tín hiu nhn định Learning Signal Generator x2 xj xm-1 xm-1 xm=-1 wi1 wi2 wij wim-1 wim= wi X i th neuron di yi r
LVTN: Đieău Khieơn Nhit Đ Dùng Mờ Thích Nghi
GVHD: Ts Nguyn Thin Thành 68 SVTH: Nguyn Phương Thạo
Với xj , j = 1,2,...m là các đaău vào, là giá trị ngưỡng được đưa vào trong vic hĩc baỉng cách xem nĩ như là h sơ trĩng lượng cụa đaău vào xm = -1.
Nêu wi (t) là vector h sơ trĩng lượng, X(t) là vector các mău đaău vào, và r là tín hiu hĩc tái bước hĩc thứ t, và là mt sơ dương được gĩi là haỉng sơ hĩc được dùng đeơ xác định tơc đ hĩc thì lut hĩc h sơ trĩng
lượng toơng quát trong các máng neuron nhađn táo được định nghĩa như
sau:
wi(t) = r X(t)
Với wi(t) = wi(t+1) –wi(t): sự gia tng cụa vector h sơ trĩng lượng Do vy ta cĩ theơ cp nht h sơ trĩng lượng cho bước kê tiêp như sau: wi(t+1) = wi (t) + r X(t)
Đơi với 3 chê đ hĩc ta cĩ các cách xác định tín hiu hĩc r khác nhau.
Hĩc giám sát: do đã biêt được đaău ra mong muơn, ta cĩ theơ tính sai sơ
giữa đaău ra mong muơn và đaău ra thực sự cụa máng. Tín hiu sai sơ này dùng đeơ xác định tín hiu hĩc cụa máng
r = fr (wi ,X,di ) = Tín hiu sai lch = di – yi
==>wij = (di – yi )xj với i=1,2,...n; j=1,2,...m
Hĩc cụng cơ: do cĩ tín hiu cụng cơ di , neđn tín hiu hĩc cụa máng:
r = fr (wi ,X,di ) = Tín hiu cụng cơ = di
==>wij = di xj với i=1,2,...n; j=1,2,...m
Hĩc khođng giám sát: do khođng cĩ tín hiu đaău ra mong muơn, neđn
đaău ra thực sự cụa máng được dùng đeơ xác định tín hiu hĩc: r = fr (wi ,X ) = Tín hiu ra thực sự cụa máng = yi
LVTN: Đieău Khieơn Nhit Đ Dùng Mờ Thích Nghi
GVHD: Ts Nguyn Thin Thành 69 SVTH: Nguyn Phương Thạo
Nêu hĩc trong thời gian lieđn túc, thì sử dúng phương trình sau đeơ cại tiên vector h sơ trĩng lượng tái thời đieơm ( t+1 ):
( ) ( ) ( ) i dw t rX t dt