Tính toán đệ quy cho s

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ mạng điều khiển fuzzy và neural (Trang 46)

VÀ NHỮNG ỨNG DỤNG CỦA CHÚNG TRONG ĐIỀU KHIỂN QUÁ TRÌNH

2.5.3 Tính toán đệ quy cho s

với

(2.56) với một nơron thì giải thuật học trọng số ở trên được cho trong hình 2.17. Và xử

lý tín hiệu thuận và ngược trong hình 2.18. Ở đây, đường thuận được dùng để

lan truyền tín hiệu hàm ngõ vào trong khi những đường ngược được thiết kế để

truyền những tín hiệu ngõ ra.

Hình 2.18. Sơ đồ của quá trình lan truyền thuận của tín hiệu vào và ngược của

tín hiệu lỗi giữa lớp thứ i và lớp thứ (i+1)

Những công thức cập nhật được cho trong (2.52) - (2.56) gồm tính toán đệ quy

cho sdần dần từ lớp ngõ ra cho đến những lớp ẩn thấp hơn. Khai triển những phương trình trên bằng cách đạo hàm riêng phần sta được:

với

Vì thế

Không mất tính tổng quát ta thay li+1 bởi l. Liên hệ giữa sl(i+1) và sj(i) trong

phương trình sau:

Ta được

Vì thế,

Gradient của E tương ứng với những véctơ trọng số là:

Trong đó toán hạng thứ hai bên tay phải chỉ phụ thuộc vào đặc tính của nơron và không liên quan đến hệ số đo lỗi E. Vì thế, từ:

Ta có được

(2.57)

Điều này cho thấy đã rút được BP từ những phương trình (2.52)-(2.56). Trong suốt pha học BP như thế, mỗi thể hiện đặc tính trong những thành phần

ngõ ra khác với những thành phần mong muốn. Sau thể hiện toàn tập dữ liệu,

những thông số mạng được sữa đổi được mô tả bởi những trọng số và ngưỡng

mà tối thiểu lỗi bình phương trung bình E.

Thuật ngữ lan truyền ngược được dùng để thể hiện một giải thuật học có

giám sát hoàn toàn với việc chọn lựa cụ thể hàm truyền nơron và luật cập nhật

trọng số. Nói cách khác, thật là tiện lợi để dùng nó khi thể hiện những thành phần đơn của giải thuật này mà xác định những đạo hàm riêng phần liên quan bằng lan truyền ngược. Điều này đơn giản là một chuỗi những tính toán. Vì thế,

giải thuật lan truyền ngược là một giải thuật học có giám sát mà dùng lan truyền ngược để tính những đạo hàm riêng phần.

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ mạng điều khiển fuzzy và neural (Trang 46)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(150 trang)