D IV: Lă sự thay đổi trọng số liín kết từ nơ-ron j đến nơ-ron i.
3.3.2.Huấn luyện mạng nơron Kohonen
h: Lă tốc độ học, nằm trong khoảng (0,1).
3.3.2.Huấn luyện mạng nơron Kohonen
đầu văo. Một mạng Kohonen học bằng câch liín tục đânh giâ vă tối ưu hóa một ma trận trọng số. Đe lăm được điều năy, một ma trận trọng số khởi tạo phải được quyết định. Nó được chọn bằng câc giâ trị ngẫu nhiín.
Khi ma trận trọng số được khởi tạo ngẫu nhiín thì quâ trình huấn luyện có thể bắt đầu. Đầu tiín, đânh giâ ma trận trọng số để xâc định mức lỗi hiện hănh. Lỗi năy được xâc định bởi quâ trình ânh xạ đầu văo huấn luyện đến đầu ra tốt như thế năo. Lỗi được tính toân bằng phương thức "evaluateErrors" của lớp KohonenNetwork. Neu mức lỗi nhỏ, nhỏ hơn 10%, thì quâ trình được hoăn thănh.
Quâ trình huấn luyện bắt đầu khi người sử dụng nhấn văo nút: "Học". Quâ trình năy tính số nơron đầu văo vă đầu ra. Đầu tiín số nơron đầu văo được quyết định từ kích thước của hình ảnh lấy mẫu xuống lă 100. Còn số đđu ra tương ứng với sô ký tự mđu.
Bđy giờ kích thước của mạng nơron được xâc định, tập huấn luyện vă mạng nơron phải được cấu trúc. Tập huấn luyện được cấu trúc đế giữ số lượng chính xâc số mẫu. Với chương trình thử nghiệm demo năy thử với mỗi mẫu ký tự lă 150 mẫu thì độ chính xâc nhận dạng ký tự lă > 85%.
Tiếp theo, hình ảnh đầu văo được lấy mẫu xuống vă được sao chĩp đến tập huấn luyện. Đđy lă vòng lặp cho tất cả mẫu đầu văo.
Cuối cùng mạng được cấu trúc vă tập huấn luyện được đưa văo. Với tập huấn luyện được giao, phương thức "leam" có thể được gọi. Nó sẽ điều chỉnh ma trận trọng số cho đến khi mạng được huấn luyện.
Phương thức học sẽ lặp với số vòng lặp không xâc định. Nhung chắc chắn răng nó sẽ mất nhiều hơn một lần lặp. Khi số mẫu huấn luyện phù họp với nơron đầu ra, huấn luyện xảy ra rất nhanh.
Một thủ tục có tín lă "evaluateErrors" được gọi để đânh giâ câc trọng số đang lăm việc tốt như thế năo. Điều năy được xâc định bằng câch nhìn văo dữ liệu huấn luyện đến nơron đầu ra tốt như thế năo. Neu có nhiều потоп đầu ra được kích hoạt
cho cùng một mẫu huấn luyện thì tập trọng số lă không tốt. Một tỷ lệ lỗi được tính toân dựa trín tập huấn luyện truyền đến потоп đầu ra tốt như thế năo.
Một khi lỗi được xâc định, chúng ta phải xem nó có dưới mức lỗi tốt nhất từ trước đến giờ không. Neu nó thỏa mên thì lỗi năy được đưa văo mức lỗi tốt nhất vă câc trọng số потоп được duy trì bằng câch sao chĩp để lưu lại.
Tổng số потоп chiến thắng sau đó được tính toân. Điều năy cho phĩp ta xâc định trường họp không có потоп đầu ra năo được kích hoạt. Ngoăi ra, nếu tỷ lệ lỗi dưới mức chấp nhận được (10%) thì quâ trình huấn luyện dừng. Neu không có nơron năo chiến thắng thì một nơron buộc phải trở thănh nơron chiín thăng.
Bđy giờ ma trận trọng số đầu tiín được đânh giâ, nó được điều chỉnh dựa trín lỗi của nó. Câc giâ trị điều chỉnh được tính toân khi lỗi được xâc định. Quâ trình hiệu chỉnh ma trận trọng số gồm hai bước lă tính toân lỗi vă điều chỉnh ma trận trọng số cho đến khi lỗi dưới 10%.
Trín đđy lă phương phâp huấn luyện mạng nơron. Phương phâp điều chỉnh vă tính toân lỗi được chỉ ra trong tập tin "KohonenNetwork.java"