Tìm Hiểu Mạng Nơron Kohonen: Cấu Trúc và Ứng Dụng

• Tác giả: Nguyễn Văn Đại
• Người hướng dẫn: ThS. Lưu Minh Tuấn
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Trí Tuệ Nhân Tạo
• Đề tài: Tìm Hiểu Mạng Nơron Kohonen
• Loại tài liệu: Báo Cáo
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI NÓI ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ MẠNG NƠRON NHÂN TẠO
• 1.1. Cấu trúc và mô hình mạng nơron
• 1.1.1. Mô hình một nơron sinh học
• 1.1.2. Cấu trúc và mô hình của một nơron nhân tạo
• 1.1.3. Cấu tạo và phương thức làm việc của mạng nơron
• 1.2. Mạng nơron một lớp
• 1.3. Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp
• 1.4. Mạng nơron phản hồi
• 1.5. Mạng nơron hồi quy
• 1.6. Mạng BAM
• 1.7. Các luật học
• 2. CHƯƠNG 2: TÌM HIỂU MẠNG NƠRON KOHONEN
• 2.1. Mạng nơron Kohonen
• 2.2. Mạng nơron Kohonen nhận dạng
• 2.3. Cấu trúc của mạng nơron Kohonen
• 2.4. Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào
• 2.5. Tính toán dữ liệu đầu ra của nơron
• 2.6. Ánh xạ lưỡng cực
• 2.7. Chọn nơron thắng
• 2.8. Quá trình học của mạng Kohonen
• 2.9. Tỉ lệ (tốc độ) học
• 2.10. Điều chỉnh các trọng số (cập nhật trọng số)
• 2.11. Tính toán sai số
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mạng Nơ ron Kohonen Ứng Dụng Cấu Trúc

Mạng nơ-ron Kohonen, hay còn gọi là SOM (Self-Organizing Map), là một loại mạng nơ-ron nhân tạo đặc biệt. Điểm nổi bật của mạng Kohonen là khả năng học không giám sát, tự tổ chức dữ liệu đầu vào thành các cụm có ý nghĩa. Khác với các mạng nơ-ron khác đòi hỏi dữ liệu đã được gán nhãn, SOM tự khám phá cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Điều này rất hữu ích trong các bài toán phân cụm dữ liệu, giảm chiều dữ liệu, và trực quan hóa dữ liệu. Mạng Kohonen mô phỏng cách bộ não tự tổ chức thông tin, tạo ra một bản đồ các đặc trưng của dữ liệu. Theo tài liệu gốc, mạng nơ-ron nhân tạo là công cụ tốt trong việc giải quyết các bài toán như: hợp và phân lớp đối tượng, xấp xỉ hàm, tối ưu hóa, định lượng vector, phân cụm dữ liệu. Nó thay thế hiệu quả các công cụ tính toán truyền thống để giải quyết các bài toán này.

1.1. Lịch Sử Phát Triển và Ý Tưởng Cơ Bản của SOM

Mạng Kohonen được phát triển bởi Teuvo Kohonen vào những năm 1980. Ý tưởng cơ bản của SOM là tạo ra một bản đồ các nơ-ron, mỗi nơ-ron đại diện cho một cụm dữ liệu. Khi một mẫu dữ liệu được đưa vào, nơ-ron gần nhất (nơ-ron thắng) sẽ được kích hoạt, và các nơ-ron lân cận cũng được điều chỉnh để gần hơn với mẫu dữ liệu đó. Quá trình này lặp đi lặp lại cho đến khi mạng hội tụ, tạo ra một bản đồ các cụm dữ liệu. Điều này cho phép chúng ta trực quan hóa dữ liệu đa chiều trên một không gian hai chiều, giúp dễ dàng nhận biết các cấu trúc và mối quan hệ trong dữ liệu.

1.2. Ưu Điểm Vượt Trội của Mạng Kohonen SOM

Mạng Kohonen có nhiều ưu điểm so với các thuật toán phân cụm khác. Thứ nhất, SOM là một thuật toán học không giám sát, không yêu cầu dữ liệu đã được gán nhãn. Thứ hai, SOM có khả năng giảm chiều dữ liệu, giúp đơn giản hóa việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Thứ ba, SOM tạo ra một bản đồ các cụm dữ liệu, cho phép chúng ta dễ dàng nhận biết các cấu trúc và mối quan hệ trong dữ liệu. Thứ tư, SOM có thể được sử dụng để phát hiện các điểm dị thường trong dữ liệu. Cuối cùng, SOM có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống khuyến nghị.

II. Cấu Trúc Chi Tiết Mạng Kohonen SOM Cách Hoạt Động

Cấu trúc của mạng Kohonen bao gồm hai lớp chính: lớp đầu vào và lớp Kohonen (lớp đầu ra). Lớp đầu vào nhận các vector dữ liệu đầu vào. Lớp Kohonen là một lưới các nơ-ron, mỗi nơ-ron có một vector trọng số tương ứng. Số lượng nơ-ron trong lớp Kohonen quyết định độ chi tiết của bản đồ. Các nơ-ron trong lớp Kohonen thường được sắp xếp theo một cấu trúc lưới hai chiều. Khi một vector đầu vào được đưa vào, khoảng cách giữa vector đó và vector trọng số của mỗi nơ-ron trong lớp Kohonen được tính toán. Nơ-ron có khoảng cách nhỏ nhất được chọn làm nơ-ron thắng. Theo tài liệu gốc, mạng Kohonen bao gồm hai lớp chính: lớp đầu vào và lớp Kohonen (lớp đầu ra). Lớp đầu vào nhận các vector dữ liệu đầu vào. Lớp Kohonen là một lưới các nơ-ron, mỗi nơ-ron có một vector trọng số tương ứng.

2.1. Neuron Đầu Vào và Neuron Đầu Ra Lớp Kohonen

Các neuron đầu vào nhận dữ liệu từ bên ngoài và chuyển tiếp đến lớp Kohonen. Số lượng neuron đầu vào phải tương ứng với số chiều của dữ liệu. Các neuron đầu ra (lớp Kohonen) được sắp xếp theo một cấu trúc lưới (thường là 2D). Mỗi neuron đầu ra có một vector trọng số có cùng số chiều với vector đầu vào. Các neuron đầu ra cạnh tranh với nhau để trở thành neuron thắng, đại diện cho cụm dữ liệu gần nhất.

2.2. Hàm Lân Cận và Ảnh Hưởng Đến Quá Trình Học

Hàm lân cận xác định mức độ ảnh hưởng của neuron thắng đến các neuron xung quanh. Các neuron càng gần neuron thắng thì càng được điều chỉnh nhiều hơn. Hàm lân cận thường là một hàm Gaussian hoặc hình chữ nhật. Bán kính lân cận giảm dần theo thời gian, giúp mạng hội tụ về một bản đồ ổn định. Việc lựa chọn hàm lân cận và bán kính lân cận phù hợp là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt.

2.3. Vector Trọng Số và Vai Trò Trong Phân Cụm

Mỗi neuron trong lớp Kohonen có một vector trọng số đại diện cho vị trí của neuron đó trong không gian dữ liệu. Trong quá trình huấn luyện, các vector trọng số được điều chỉnh để gần hơn với các mẫu dữ liệu đầu vào. Các neuron có vector trọng số gần nhau sẽ đại diện cho các cụm dữ liệu tương tự. Do đó, vector trọng số đóng vai trò quan trọng trong việc phân cụm dữ liệu.

III. Thuật Toán Kohonen Hướng Dẫn Chi Tiết Các Bước Thực Hiện

Thuật toán Kohonen là một quá trình lặp đi lặp lại để huấn luyện mạng. Đầu tiên, các vector trọng số của các nơ-ron trong lớp Kohonen được khởi tạo ngẫu nhiên. Sau đó, một mẫu dữ liệu được chọn ngẫu nhiên từ tập dữ liệu đầu vào. Khoảng cách giữa mẫu dữ liệu và vector trọng số của mỗi nơ-ron trong lớp Kohonen được tính toán. Nơ-ron có khoảng cách nhỏ nhất được chọn làm nơ-ron thắng. Vector trọng số của nơ-ron thắng và các nơ-ron lân cận được điều chỉnh để gần hơn với mẫu dữ liệu. Quá trình này lặp đi lặp lại cho đến khi mạng hội tụ. Theo tài liệu gốc, thuật toán Kohonen là một quá trình lặp đi lặp lại để huấn luyện mạng. Đầu tiên, các vector trọng số của các nơ-ron trong lớp Kohonen được khởi tạo ngẫu nhiên.

3.1. Khởi Tạo Trọng Số và Chuẩn Hóa Dữ Liệu Đầu Vào

Việc khởi tạo trọng số ban đầu có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. Thông thường, trọng số được khởi tạo ngẫu nhiên trong khoảng [0, 1] hoặc theo một phân phối Gaussian. Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào là bước quan trọng để đảm bảo tất cả các thuộc tính có cùng thang đo, tránh tình trạng một số thuộc tính chi phối quá trình học. Các phương pháp chuẩn hóa phổ biến bao gồm Min-Max scaling và Z-score standardization.

3.2. Tìm Neuron Thắng và Cập Nhật Trọng Số

Để tìm neuron thắng, tính khoảng cách (thường là Euclidean) giữa vector đầu vào và vector trọng số của mỗi neuron. Neuron có khoảng cách nhỏ nhất là neuron thắng. Sau đó, cập nhật trọng số của neuron thắng và các neuron lân cận theo công thức: w(t+1) = w(t) + α(t) * h(t) * (x - w(t)), trong đó α(t) là tốc độ học và h(t) là hàm lân cận.

3.3. Tốc Độ Học và Số Lần Lặp Epochs

Tốc độ học (learning rate) quyết định mức độ điều chỉnh trọng số trong mỗi lần lặp. Tốc độ học thường giảm dần theo thời gian để đảm bảo mạng hội tụ. Số lần lặp (epochs) là số lần thuật toán duyệt qua toàn bộ tập dữ liệu. Số lần lặp cần đủ lớn để mạng học được cấu trúc của dữ liệu, nhưng không quá lớn để tránh overfitting.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Của Mạng Kohonen SOM Nghiên Cứu

Mạng Kohonen có rất nhiều ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong phân tích hình ảnh, SOM có thể được sử dụng để phân loại và nhận dạng đối tượng. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, SOM có thể được sử dụng để phân cụm văn bản và tạo ra các mô hình ngôn ngữ. Trong tài chính, SOM có thể được sử dụng để phát hiện gian lận và dự đoán thị trường chứng khoán. Trong y học, SOM có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh và phân tích dữ liệu gen. Trong robot học, SOM có thể được sử dụng để điều khiển robot và lập kế hoạch đường đi. Theo tài liệu gốc, mạng Kohonen có rất nhiều ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

4.1. Ứng Dụng SOM trong Phân Tích Hình Ảnh và Nhận Dạng

Trong phân tích hình ảnh, SOM có thể được sử dụng để giảm chiều dữ liệu của ảnh, trích xuất các đặc trưng quan trọng và phân loại ảnh. Ví dụ, SOM có thể được sử dụng để phân loại ảnh y tế (ví dụ: ảnh X-quang, ảnh MRI) để phát hiện các bệnh lý. Trong nhận dạng, SOM có thể được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt, chữ viết tay hoặc các đối tượng khác.

4.2. SOM trong Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên NLP

Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, SOM có thể được sử dụng để phân cụm văn bản dựa trên nội dung, tạo ra các mô hình ngôn ngữ và phân tích tình cảm. Ví dụ, SOM có thể được sử dụng để phân cụm các bài báo tin tức theo chủ đề hoặc phân tích các bình luận trên mạng xã hội để đánh giá thái độ của người dùng.

4.3. Ứng Dụng SOM trong Tài Chính và Y Học

Trong tài chính, SOM có thể được sử dụng để phát hiện gian lận thẻ tín dụng, dự đoán thị trường chứng khoán và quản lý rủi ro. Trong y học, SOM có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh dựa trên dữ liệu lâm sàng, phân tích dữ liệu gen và phát triển các phương pháp điều trị mới.

V. Ưu Điểm và Nhược Điểm Của Mạng Kohonen SOM So Sánh

Mạng Kohonen có nhiều ưu điểm, bao gồm khả năng học không giám sát, giảm chiều dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và phát hiện các điểm dị thường. Tuy nhiên, SOM cũng có một số nhược điểm, bao gồm việc lựa chọn các tham số phù hợp (ví dụ: số lượng nơ-ron, tốc độ học, hàm lân cận) có thể khó khăn, và SOM có thể không hoạt động tốt với dữ liệu có cấu trúc phức tạp. So với các thuật toán phân cụm khác, SOM có ưu điểm là tạo ra một bản đồ các cụm dữ liệu, cho phép chúng ta dễ dàng nhận biết các cấu trúc và mối quan hệ trong dữ liệu. Theo tài liệu gốc, mạng Kohonen có nhiều ưu điểm, bao gồm khả năng học không giám sát, giảm chiều dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và phát hiện các điểm dị thường.

5.1. Ưu Điểm Nổi Bật Của Mạng Kohonen SOM

Khả năng học không giám sát là một ưu điểm lớn, cho phép SOM làm việc với dữ liệu chưa được gán nhãn. Giảm chiều dữ liệu giúp đơn giản hóa việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Trực quan hóa dữ liệu thông qua bản đồ SOM giúp dễ dàng nhận biết các cấu trúc và mối quan hệ trong dữ liệu. Khả năng phát hiện điểm dị thường giúp xác định các mẫu dữ liệu bất thường.

5.2. Nhược Điểm và Hạn Chế Của Mạng Kohonen SOM

Việc lựa chọn tham số phù hợp (số lượng neuron, tốc độ học, hàm lân cận) có thể khó khăn và đòi hỏi kinh nghiệm. SOM có thể không hoạt động tốt với dữ liệu có cấu trúc phức tạp hoặc dữ liệu phi tuyến tính. SOM có thể nhạy cảm với việc khởi tạo trọng số ban đầu.

5.3. So Sánh Mạng Kohonen với Các Thuật Toán Khác

So với K-means, SOM tạo ra một bản đồ các cụm dữ liệu, trong khi K-means chỉ trả về các cụm riêng biệt. So với PCA, SOM bảo toàn cấu trúc topo của dữ liệu, trong khi PCA chỉ giảm chiều dữ liệu. So với các mạng nơ-ron khác, SOM là một thuật toán học không giám sát, trong khi các mạng nơ-ron khác thường yêu cầu dữ liệu đã được gán nhãn.

VI. Tương Lai và Phát Triển Của Mạng Nơ ron Kohonen SOM

Mạng Kohonen tiếp tục là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực, với nhiều biến thể và ứng dụng mới được phát triển. Các hướng nghiên cứu hiện tại bao gồm phát triển các thuật toán huấn luyện hiệu quả hơn, cải thiện khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và tích hợp SOM với các kỹ thuật học máy khác. Trong tương lai, SOM có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các bài toán phức tạp trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ khoa học dữ liệu đến trí tuệ nhân tạo. Theo tài liệu gốc, mạng Kohonen tiếp tục là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực, với nhiều biến thể và ứng dụng mới được phát triển.

6.1. Các Biến Thể Của Mạng Kohonen Growing SOM Hierarchical SOM

Growing SOM (GSOM) tự động điều chỉnh kích thước của mạng trong quá trình huấn luyện, giúp thích ứng với dữ liệu có cấu trúc phức tạp. Hierarchical SOM (HSOM) xây dựng một cấu trúc phân cấp các SOM, cho phép phân tích dữ liệu ở nhiều mức độ chi tiết khác nhau.

6.2. Tích Hợp Mạng Kohonen với Các Kỹ Thuật Học Máy Khác

SOM có thể được tích hợp với các kỹ thuật học máy khác, chẳng hạn như mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) hoặc máy học tăng cường (reinforcement learning), để tạo ra các hệ thống mạnh mẽ hơn. Ví dụ, SOM có thể được sử dụng để khởi tạo trọng số cho một mạng nơ-ron sâu hoặc để khám phá không gian trạng thái trong một bài toán học tăng cường.

6.3. Hướng Nghiên Cứu và Ứng Dụng Mới Của SOM

Các hướng nghiên cứu mới bao gồm phát triển các thuật toán huấn luyện song song để tăng tốc quá trình huấn luyện, cải thiện khả năng xử lý dữ liệu lớn (big data) và phát triển các ứng dụng mới trong các lĩnh vực như Internet of Things (IoT) và trí tuệ nhân tạo giải thích được (explainable AI).