Thiết lập mạng nơron với sự trợ giúp của hộp công cụ Neural Networks

Một phần của tài liệu Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo dự báo phụ tải điện cho thành phố hưng yên (Trang 49 - 50)

Xét một nơron ñơn tuyến tính với hai ñầu vào như hình vẽ 2.13.1. Ma trận trọng số W trong trường hợp này chỉ có một hàng mạng ra là:

Hình 2.13.1: Sơñồ mng mt nơron ñơn

Hay

(2.7)

Cũng giống như perceptron, mạng tuyến tính có giới hạn lời giải ñược xác ñịnh bởi các vector ñầu vào với n tham số mạng vào là zero.

ðối với n = 0 phương trình Wp + b = 0 xác ñịnh khoảng giới hạn giống như

Trường ðại học Nông nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sỹ kỹ thuật……….. ……… 41

Hình 2.14: ðồ th mng tuyến tính.

Vector ñầu vào ở góc phải trên (màu ghi) dẫn ñến tham số ra lớn hơn 0, còn tham số vào ở góc trái dưới (khoảng màu trắng) dẫn ñến tham số ra nhỏ hơn 0. Như

vậy mạng tuyến tính cần phải phân các ñối tượng thành hai loại. Tuy nhiên chỉ có thể

phân trong trường hợp các ñối tượng có thể phân tuyến tính ñược. Như vậy mạng tuyến tính có các giới hạn giống như perceptron.

Chúng ta có thể thiết lập mạng này bằng cách sử dụng các lệnh sau với các vector vào ví dụ:

net = newlin([],[]);

Trọng số và ñộ dốc của mạng ñược ñặt mặc ñịnh là zero. Bạn cũng có thể kiểm tra trọng sốñó bằng lệnh :

net.IW{}; và net.b{};

Tuy nhiên, chúng ta có thể cho các trọng số và ñộ dốc một giá trị bất kỳ mà ta muốn.

Bạn có thể tái tạo mạng tuyến tính ñối với vector vào cụ thể p và bạn có thể tìm

ñược mạng ñầu ra với hàm sim.

Một phần của tài liệu Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo dự báo phụ tải điện cho thành phố hưng yên (Trang 49 - 50)