Bài viết sưu tầm

Các thành phần cơ bản của một nơron nhân tạo bao gồm:

- Tập các đầu vào: Là các tín hiệu vào của nơron, các tín hiệu này thường được đưa vào dưới dạng một vectơ m chiều.

 - Tập các liên kết: Mỗi liên kết được thể hiện bởi một trọng số (gọi là trọng số liên kết–weight).

Trọng số liên kết giữa tín hiệu vào thứ j với nơron k thường được kí hiệu là .

Thông thường, các trọng số này được khởi tạo một cách ngẫu nhiên ở thời điểm khởi tạo mạng và được cập nhật liên tục trong quá trình học mạng.

Một loại hệ thống ANN dựa vào một đơn vị gọi là perceptron

- Bộ tổng (Summing function): Thường dùng để tính tổng của tích các đầu vào với trọng số liên kết của nó.

- Ngưỡng (còn gọi là một độ lệch - bias): Ngưỡng này thường được đưa vào như một thành phần của hàm truyền.

Thông thường, người ta sẽ coi độ lệch này bằng 1, gán trọng số liên kết với thông số này là  .

 - Hàm truyền (Transfer function) – còn gọi là Hàm kích hoạt (Activation function):

Hàm này được dùng để giới hạn phạm vi đầu ra của mỗi nơron.

Hàm nhận đầu vào là kết quả của hàm tổng và ngưỡng đã cho.

Thông thường, phạm vi đầu ra của mỗi nơron được giới hạn trong đoạn [0,1] hoặc [-1, 1].

Các hàm truyền rất đa dạng , có thể là các hàm tuyến tính hoặc phi tuyến.

Việc lựa chọn hàm truyền nào là tuỳ thuộc vào từng bài toán và kinh nghiệm của người thiết kế mạng.

- Đầu ra: Là tín hiệu đầu ra của một nơron, với mỗi nơron sẽ có tối đa là một đầu ra. 

Được đăng bởi Nguyễn Phúc Minh Tú