Huấn luyện mạng tĩnh học tương đối dễ hiểu. Nếu ta sử dụng thun để huấn luyện mạng theo gói và dữ liệu vào được chuyển đổi thành véc tơ đồng thời (các cột của ma trận) cho dù khuôn dạng trước đây của chúng là chuỗi. Nếu ta sử dụng Adapt thì khuôn dạng dữ liệu vào quyết định phương pháp huấn luyện. Nếu khuôn dạng dữ liệu vào là chuỗi thì mạng được huấn luyện kiểu gia tăng, nếu khuôn dạng dữ liệu vào là véc tơ đồng thời thì mạng được huấn luyện kiểu gói | b Huấn luyện theo gói đối với mạng động Huấn luyện mạng tĩnh học tương đối dễ hiểu. Nếu ta sử dụng thun để huấn luyện mạng theo gói và dữ liệu vào được chuyển đổi thành véc tơ đồng thời các cột của ma trận cho dù khuôn dạng trước đây của chúng là chuỗi. Nếu ta sử dụng Adapt thì khuôn dạng dữ liệu vào quyết định phương pháp huấn luyện. Nếu khuôn dạng dữ liệu vào là chuỗi thì mạng được huấn luyện kiểu gia tăng nếu khuôn dạng dữ liệu vào là véc tơ đồng thời thì mạng được huấn luyện kiểu gói. Đối với mạng động kiểu huấn luyện theo gói chỉ được thực hiện với hàm train. Để minh hoạ điều này ta lại xét mạng tuyến tính có trễ. Ta sử dụng tốc độ học là 0 02 để huấn luyện. Khi sử dụng giải thuật giảm độ dốc ta chọn tốc độ học cho kiểu huấn luyện gói nhỏ hơn kiểu huấn luyện gia tăng. Ví dụ net newlin -1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 Pi 1 P 2 3 4 T 3 5 6 Ta muốn huấn luyện mạng với chuỗi tương tự như đã sử dụng cho sự huấn luyện gia tăng trước đây thế nhưng thời điểm cần thiết để cập nhật các hàm trọng chỉ xảy ra sau khi tất cả dữ liệu vào được áp dụng kiểu gói . Mạng được coi như tuần tự vì đầu vào là tuần tự song các hàm trọng được cập nhật theo kiểu gói. net train net P T Pi 1 1 ans . Kết quả này khác với kết quả ta đã thu được bằng huấn luyện gia tăng ở đó các hàm trọng được cập nhật 3 lần trong thời gian một tập huấn luyện. Đối với huấn luyện theo gói các hàm trọng chỉ được cập nhật một lần trong một khóa huấn luyện. 97 Chương 4 MẠNG PERCEPTRONS . MỞ ĐẨU Chương này với mục tiêu đầu tiên là Giới thiệu về các luật học các phương pháp để diễn giải những sự thay đổi tiếp theo mà nó có thể được làm trong một mạng vì sự huấn luyện là một thủ tục mà nhờ đó mạng được điều chỉnh để làm một công việc đặc biệt. Tiếp theo đó ta tìm hiểu về các hàm công cụ để thiết lập mạng Perceptron đơn giản đồng thời chúng ta cũng khảo sát các hàm để khởi tạo và mô phỏng các mạng tương tự. Ta sử dụng mạng Perceptron như là một phương .
