Không gian trạng thái

Một phần của tài liệu Một số quy trình huấn luyện mạng nơron và ứng dụng xấp xỉ hàm số (Trang 70)

Hàm cần tìm của bài toán hồi quy có thể được định nghĩa đối với một không gian hàm F, như là không gian Lp. F được lựa chọn bởi người sử dụng và được liên hệ tới điều kiện sai số tối thiểu. Để thể hiện một hàm trong F sử dụng mạng nơron truyền thẳng, phải xác định các tham số sau:

- n, số lượng nút ẩn trong mạng nơron

- C, đồ thị liên kết nơron trong mạng, là sự liên kết giữa các nút vào, nút ra và nút ẩn

- ?, là các dạng hàm của các nút ẩn

- W, là các tham số của toàn mạng, bao gồm trọng số liên kết giữa các nơron, độ lệch và các tham số

trong ?.

Một bộ bốn (n,C, ?,W) sẽ chỉ ra một mạng duy nhất và tương ứng là một hàm f trong F. Chú ý rằng 2 bộ

t1 và t2 có thể thể hiện cùng một hàm f. Điều này dễ hiểu khi ta hoán vị các trong số của các nút ẩn, sẽ

cho ra một tập n, C và ? như nhau nhưng khác nhau về W.

Theo kiến trúc mạng nơron chúng ta thấy bộ bốn thành phần n, C, ? và W không hoàn toàn độc lập nhau. Ví dụ, với C=(V,E) tương ứng là các đỉnh (nút nơron trong mạng) và các cạnh (các liên kết giữa các nơron), ta có

(4.8)

trong đó nin là các nơron đầu vào, nout là các nơron đầu ra. Hơn nữa chúng ta cho C và ? thì W có thể

được xác định bằng cách sử dụng một thuật toán huấn luyện tham số nào đó, ví dụ BP. Mặc dù W có

tiết và giả sử rằng W có thể xác định duy nhất từ C và ?. Hơn nữa, ? đóng vai trò không phải là trung tâm của thuật toán, vì vậy ta bỏ qua ? trong phần này.

Ta xem xét mỗi đồ thị C (là một trạng thái trong không gian tìm kiếm) là bộ gồm hai thành phần là V và

E, ký hiệu .

Một phần của tài liệu Một số quy trình huấn luyện mạng nơron và ứng dụng xấp xỉ hàm số (Trang 70)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(96 trang)