2. Định nghĩa các tp mờ cho các biên:
5.2 Máng Neuron Là Gì ?
Máng Neuron, mt h thơng xử lý thođng tin đaăy hứa hén, chứng minh khạ nng hĩc, truy cp thođng tin trong b lưu trữ và toơng quát hĩa từ vic huân luyn mođ hình hay dữ liu.
Là máng được xađy dựng baỉng cách sao chép lái các nguyeđn lý toơ chức cụa h neuron con người. B ĩc con người là mt h neuron goăm cĩ 1010 đên 1012 neuron được toơ chức cĩ câu trúc vào khoạng 200 mođ hình khác nhau dưới dáng nhieău lớp.
B ĩc con người, mt b máy phức táp và hêt sức tinh vi với khạ nng xử lý mt cách nhịp nhàng, đoăng b cĩ sự lieđn kêt chaịt chẽ với các phaăn tử xử lý mà khođng mt h thơng nào bì kịp. Mođ hình máng neuron đã được thúc đaơy baỉng sự nhn định là trí ĩc con người tính tốn theo cách khác hẳn so với máy tính. Từ đĩ con người đưa ra máng neuron nhaỉm hieơu những lời giại cụa trí ĩc veă các lĩnh vực như nhn dáng hình ạnh, tiêng nĩi và áp dúng những lĩnh vực đĩ vào máy tính. Sau nhieău nghieđn cứu, người ta đưa ra nhn xét sau :
LVTN: Đieău Khieơn Nhit Đ Dùng Mờ Thích Nghi
GVHD: Ts Nguyn Thin Thành 59 SVTH: Nguyeên Phương Thạo
Đieău quan trĩng chính là cách xử lý song song chứ khođng phại tơc đ tính tốn cụa b não.
Maịc dù chưa hieơu cách mođ tạ các ý tưởng cụa b não neđn chưa theơ baĩt chước hồn tồn, nhưng ta cĩ theơ thây raỉng b não sử dúng những phaăn tử tính tốn cĩ tơc đ chm nhưng được lieđn kêt với nhau.
Hốt đng cụa h thaăn kinh được chia thành 3 giai đốn :
Con người nhn được kích thích từ beđn ngồi thođng qua các giác quan. Sự kích thích này được chuyeơn đoơi thành xung đin và được chuyeơn đên não.
B não lieđn túc thu nhn thođng tin, xử lý, đánh giá và so sánh chúng với những thođng tin đang lưu trữ đeơ đưa ra các quyêt định thích hợp.
Những mnh lnh đưa ra sau khi b não xử lý được truyeăn đên các b phn châp hành như tay chađn cho hành đng hay lưỡi cho tiêng nĩi… dưới dáng xung đin. B phn thi hành biên đoơi xung đin đưa đên thành hành đng.
Maịc dù các neuron cĩ hình dáng và kích thước khác nhau nhưng veă cn bạn, cĩ theơ chia thành 3 phaăn :
Synapse kích thích Synapse hán chê Dendrite
LVTN: Đieău Khieơn Nhit Đ Dùng Mờ Thích Nghi
GVHD: Ts Nguyn Thin Thành 60 SVTH: Nguyeên Phương Thạo
Đaău vào dendrities: cĩ nhim vú nhn tât cạ thođng tin từ beđn
ngồi.
Thađn neuron: là phaăn tử xử lý cĩ chức nng thu thp tât cạ thođng
tin đên từ các đaău vào dentries, tính tốn và đưa ra quyêt định ở ngõ ra axon.
Đaău ra axon: Axon là mt thiêt bị phi tuyên táo ra xung đin áp
được gĩi là thê nng kích hốt, toăn tái trong khoạng 10-3 giađy cĩ tác dúng gửi tín hiu đi.
Mi neuron có mt mức kích hốt, naỉm trong taăm giữa giá trị lớn nhât và giá trị nhỏ nhât. Vic gia tng hay giạm mức kích hốt cụa neuron này đơi với neuron khác được thực hin thođng qua các synapse bám tređn dendrite. Giá trị cụa cường đ synapse được gĩi là h sơ trĩng lượng. Nêu là synapse kích thích, mức kích hốt từ neron gửi làm gia tng mức kích hốt cụa neuron nhn. Cịn nêu là synapse hán chê thì mức kích hốt từ neuron gửi sẽ làm giạm mức kích hốt cụa neuron nhn. Mức kích hốt tái neuron nhaơn đát đên mt giá trị ngưỡng nào đĩ sẽ kích thích đaău ra, truyeăn tređn axon đên các neuron khác, cuơi axon cĩ khoạng 10000 synapse. Các synapse khođng chư khác nhau ở tác dúng kích thích hay hán chê mà cịn khác nhau ở mức kích hốt.
Trong thời gian h tiêp xúc mt vài đơi tượng, mt sơ phaăn tử cạm biên bị tác đng, cường đ kêt nơi cụa mt sơ neuron thích hợp trong h sẽ được gia tng nhaỉm cung câp tồn b thođng tin veă đơi tượng mà h đang tiêp xúc và sau đĩ đưa ra mt sơ quyêt định ở lớp neuron đaău ra đeơ đieău khieơn mt vài phaăn tử cơ. Quá trình tiêp xúc đơi tượng, đưa ra quyêt định và đieău khieơn phaăn tử cơ được gĩi là quá trình hĩc và cường đ kêt nơi cụa mt sơ neuron thích hợp được gia tng trong thời gian h tiêp xúc đơi tượng được gĩi là lut hĩc. Trong mt vài trường hợp, h cĩ chuaơn đốn sai, h cĩ theơ đieău chưnh đeơ cĩ mt chuaơn đốn đúng baỉng cách h cĩ theơ cp nht h sơ trĩng lượng kêt nơi giữa các neuron thích hợp sao cho h cĩ mt chuaơn đốn đúng.
Cođng vieơc cơ bạn cụa moơt neuron nhađn táo là cng các mức kích hốt ở đaău vào roăi táo mt mức tác đng ở đaău ra nêu toơng các mức kích hốt ở đaău vào lớn hơn mt giá trị ngưỡng nào đĩ.
LVTN: Đieău Khieơn Nhit Đ Dùng Mờ Thích Nghi
GVHD: Ts Nguyn Thin Thành 61 SVTH: Nguyn Phương Thạo
Cĩ khá nhieău mođ hình tốn hĩc cho neuron. Ở đađy trình bày mođ hình
thođng dúng nhât, dùng mt hàm truyeăn kêt nơi các đaău vào đeơ táo đaău ra:
- Phương tin kêt nơi là toơng cĩ trĩng sơ, trong đĩ trĩng sơ đái din cho đ mánh yêu cụa synapse.
- Synapse kích thích cĩ trĩng sơ dương và synapse hán chê cĩ trĩng sô ađm.
- Giá trị ngưỡng được theđm vào đeơ bieơu din mức đ kích hốt cụa neuron.
- Dịng tín hiu từ đaău vào xi được xem như dịng mt chieău được bieơu din bởi mũi teđn. Tín hiu ra được cho theo quan heơ :
n i i i T x w f x w f x w f y 1 ,
với w = (w1, w2, …, wn)T Rn là vector trĩng sơ. Hàm f(wTx) được gĩi là hàm kích hốt hay hàm truyeăn.
Trong bieơu thức cĩ đeă cp đên giá trị ngưỡng như là mt giá trị
đánh giá sự kêt hợp cụa các mức kích hốt ở đaău vào. Hồn tồn cĩ theơ chuyeơn giá trị ngưỡng vào tích vođ hướng wx baỉng cách xem nĩ như mt đaău vào cĩ trĩng sơ baỉng –1.
Đaău vào Đaău ra Hàm truyeăn n i i ix w f 0 Hàm tác đng f Y
LVTN: Đieău Khieơn Nhit Đ Dùng Mờ Thích Nghi
GVHD: Ts Nguyeên Thieơn Thành 62 SVTH: Nguyn Phương Thạo
w1x1 + . . . + wnxn > w1x1 + . . . + wnxn + (-1). > 0
đĩ là lý do tái sao thường người ta cho giá trị ngưỡng baỉng 0 trong bieơu thức.