a= + −α Liên tục, dương, có giá trị nằm trong khoảng [0,1] Hàm phi tuyến hình chữ S Hàm Gaussian Đầu ra từ một Nơron có thể là xung có thể xảy ra (đánh dấu 1) hay không xảy ra (đánh dấu 0)
Hàm hyperpol
h(x)-(1-e-x)/(1+e-x) Liên tục dương, có giá trị nằm trong khoảng [-1,1]
Hàm hyperpol có liên quan mật thiết với hàm
logistic.Bởi ta thấy h(x) =2f(x)-1
Hàm Tang- hyperpol
tanh(x)=(1-ex)/(1+ex) Liên tục, dương, nằm trong khoảng [-1,1]
Hàm này tiến đến các giới hạn của nó nhanh hơn hàm hyperpol h(x).
Bảng A.6.2.4 – 1 : Một số hàm truyền thông dụng trong mạng Nơron
Tất cả các hàm truyền này đều phục vụ khá tốt cho các mục đích của mạng Nơron và chúng ta có thể thay thế cho nhau. Do khác nhau về các giới hạn của chúng, ta có thể chọn hàm này hoặc hàm khác tùy theo khoảng cần thiết của giá trị kết xuất (0
đến 1 hay -1 đến 1), vì kết xuất của mạng phải rơi vào giữa các giới hạn này. Tuy nhiên các giới hạn này không qui định khoảng dữ liệu nhập vào mạng, dữ liệu nhập có thể nhận bất cứ giá trị nào, bất kể hàm truyền nào được chọn.Và dữ liệu nhập cũng có thể nhập trực tiếp vào mạng mà không cần phải biến đổi tỉ lệ hoặc chuẩn hoá, nhưng để cho mạng có thể học hiệu quả ta phải chọn cách biểu diễn nhập xuất hợp lí.
A.6.2.5 Các loại liên kết trọng nơron:
Mạng Nơron bao gồm các Nơron và các bộ trọng liên liên các Nơron. Hoạt động của Nơron phụ thuộc phần lớn vào giao tiếp giữa các bộ trọng. Có 3 loại tầng cơ bản: tầng nhập, tầng ẩn, tầng xuất. Hai tầng Nơron liên kết nhau thông qua bộ trọng liên kết của mạng. Có 4 loại liên kết trọng: feedforward, feedback, lateral, time-delay.
Hình A.6.2.5 – 1 : Các loại liên kết của Nơron