Phần 2 cuốn sách "Mạng nơ-rôn và ứng dụng trong xử lý tín hiệu" cung cấp cho người học các kiến thức: Các mạng hoạt động theo nguyên tắc tự tổ chức, logic mờ và mạng noron logic mờ, một số ứng dụng thực tế của mạng noron, . | Chưong 5 CÁC MẠNG HOẠT ĐỘNG THEO NGUYÊN TÁC T ự TÓ CHỨC Trong các phần trước chúng ta đã làm quen với các mô hình hoạt động theo nguyên tắc có hướng dẫn đó là các mô hình được xây dựng trên cơ sờ các bộ số liệu gồm các cặp đầu vào - đầu ra tương ứng. Tuy nhiên thực tế ta cũng còn gặp các vấn đề trong đó ta chi có một bộ các số liệu mẫu không có đầu ra tương ứng hay còn gọi là các mẫu số liệu đơn . Một trong những nhiệm vụ chính khi đó là ta cần phân tích các sự tương đồng giữa các số liệu phân nhỏm hay khoanh vùng các số liệu giống nhau . Các nhiệm vụ đó được gọi là quá trình tự tổ chức hay tự phân nhóm self-organizing bộ số liệu. Trong chương này ta sẽ đề cập tới một trong những cấu trúc mạng giải quyết bài toán này đó là mạng Kohonen hay còn gọi là mạng SOM - S e lf - Organizing Map do Kohonen đề xuất Kohonen89 . . MẠNG KOHONEN Ý tường của việc phân nhóm và tự tổ chức xuất phát từ thực tế não bộ của chúng ta là một hệ thống rất phức tạp. cấu trúc của não bộ không thống nhất bao gồm nhiều vùng khác nhau. Các nghiên cứu về y sinh hiện nay đã tạm chi ra rằng mỗi một vùng cùa não bộ có cấu trúc khác nhau số lượng nơ-rôn và cách két nối giữa chúng khác nhau đồng thời mỗi vùng lại chịu trách nhiệm khác nhau phục vụ cho con người. Ví dụ như có những vùng chịu trách nhiệm về các xử lý hình ảnh xử lý chuyển động xử lý âm thanh . và những vùng này nhận tín hiệu truyền về từ các cảm biến khác nhau của con người. Ta nói rằng mỗi một dạng tín hiệu đặc trưng của con người sẽ được chuyển vào một vùng đặc trưng tương ứng bên trong não bộ. Do đó khi xây dựng mô hình toán hợc của mạng Kohonen ta có tín hiệu đầu vào thuộc về một không gian mẫu số liệu cho trước. Khác với trường hợp mạng MLP mạng Kohonen hoạt động theo nguyên tắc tự tổ chức có nghĩa là mạng chì hoạt động với véc-tơ đầu vào X mà không có các mẫu đầu ra d tương ứng. Trong bài toán tự tổ chức khi cho trước một tập hợp các mẫu số liệu và số lượng trọng tâm M ta cần tìm vị trí của M trọng tâm c . 105 Các mẫu và các .
