Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
HỆ MỜ & NƠRON TRONG KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN - TS. NGUYỄN NHƯ HIỀN & TS. LẠI KHẮC LÃI - 7

Điều này không đúng cho đầu vào thứ 4, nhưng thuật toán hội tụ trong lần thứ 6. Giá trị cuối cùng là: W(6) = [-2 -3] và b(6) = 1. Đển đây kết thúc sự tính toán bằng tay. Bây giờ ta cần làm thế nào để sử dụng hàm huấn luyện? Theo mã định nghĩa perceptron như đã chỉ ra trên hình vẽ trước, với giá trị ban đầu của hàm trọng và độ dốc bằng 0, ta có: net = newp(l-2 2;-2 +2],1); Quan sát giá trị của đầu vào đơn | q SimpofDFvMei-geanc Split Unregistei-eccVei-sion - http www.simpopdf.cor muốn. Điều này không đúng cho đầu vào thứ 4 nhưng thuật toán hội tụ trong lần thứ 6. Giá trị cuối cùng là W 6 -2 -3 và b 6 1. Đển đây kết thúc sự tính toán bằng tay. Bây giờ ta cần làm thế nào để sử dụng hàm huấn luyện Theo mã định nghĩa perceptron như đã chỉ ra trên hình vẽ trước với giá trị ban đầu của hàm trọng và độ dốc bằng 0 ta có net newp l-2 2 -2 2 1 Quan sát giá trị của đầu vào đơn. p 2 2 ta có đích t 0 Đặt kỳ huấn luyện epochs 1 như vậy train sẽ đi qua các véc tơ vào ở một lần. net.trainparam.epochs 1 net train net p t Hàm trọng mới và độ dốc mới là w -2 -2 b - 1 Vậy với giá trị ban đầu của hàm trọng và độ dốc 0 sau khi huấn luyện với chỉ véc tơ thứ nhất chúng có giá trị -2 -2 và -1 giống như khi ta tính bằng tay. Bây giờ áp dụng cho véc tơ vào thứ 2 p2 . Đầu ra là 1 hàm trọng và độ dốc sẽ được thay đổi nhưng bây giờ đích là 1 sai lệch sẽ bằng 0 nên sự thay đổi sẽ bằng 0. Ta có thể đi theo cách này bắt đầu từ kết quả trước và áp dụng véc tơ đầu vào mới ở các lần sau. Tuy nhiên ta có thể làm công việc đó một cách tự động với hàm train. Sau đây ta sẽ áp dụng hàm train cho một khóa huấn luyện từng đầu vào lần lượt thông qua chuỗi của tất cả 4 véc tơ vào. Đầu tiên ta định nghĩa mạng net newp -2 2 -2 2 1 net.trainParam.epochs 1 Các véc tơ vào và đích là 109 Sim pC PDF Merg eanc Split U nregistered Version - http www.simpopdf.cor t - 0 1 0 1 Để huấn luyện ta sử dụng net train net p t Hàm trọng và độ dốc mới là w -3 -1 b 0 Kết quả này tương tự như kết quả ta đã tính bằng tay trước đây. Mô phỏng cuối cùng sự huấn luyện mạng cho mỗi đầu vào là a sim net p a 0 0 1 1 Đầu ra mạng không bằng giá trị đích. Vì vậy cần huấn luyện mạng thểm một số lần nữa. Ta sẽ thử 4 khóa huấn luyện. Các kết quả cho ra như sau TRAINC Epoch 0 20 TRAINC Epoch 3 20 TRAINC Performance goal met. Như vậy mạng đã được huấn luyện vào lúc các đầu vào có mặt trong 3 khóa Như đã biết từ việc tính bằng tay mạng hội tụ với sự .