Mạng thần kinh nhân tạo – Wikipedia tiếng Việt

Một mạng neural là một nhóm những nút nối với nhau, gần giống như mạng khổng lồ những neural trong não người

Mạng neural nhân tạo hay thường gọi ngắn gọn là mạng neural (tiếng Anh là artificial neural network – ANN hay neural network) là một mô hình toán học hay mô hình tính toán được xây dựng dựa trên các mạng neural sinh học. Nó gồm có một nhóm các neural nhân tạo (nút) nối với nhau, và xử lý thông tin bằng cách truyền theo các kết nối và tính giá trị mới tại các nút (cách tiếp cận connectionism đối với tính toán). Trong nhiều trường hợp, mạng neural nhân tạo là một hệ thống thích ứng (adaptive system) tự thay đổi cấu trúc của mình dựa trên các thông tin bên ngoài hay bên trong chảy qua mạng trong quá trình học.

Trong trong thực tiễn sử dụng, nhiều mạng neural là những công cụ quy mô hóa dữ liệu thống kê phi tuyến. Chúng hoàn toàn có thể được dùng để quy mô hóa những mối quan hệ phức tạp giữa tài liệu vào và hiệu quả hoặc để tìm kiếm những dạng / mẫu trong tài liệu .

Sử dụng mạng neural nhân tạo[sửa|sửa mã nguồn]

Có lẽ lợi thế lớn nhất của mạng neural nhân tạo là khả năng được sử dụng như một cơ chế xấp xỉ hàm tùy ý mà ‘học’ được từ các dữ liệu quan sát. Tuy nhiên, sử dụng chúng không đơn giản như vậy, và một sự hiểu biết tương đối tốt về các lý thuyết cơ bản là điều cần thiết.

Xem thêm: Top 7 ứng dụng tải video trên Youtube cho điện thoại Android

  • Chọn mô hình: điều này sẽ phụ thuộc vào cách trình bày dữ liệu và các ứng dụng. Mô hình quá phức tạp có xu hướng dẫn đến những thách thức trong việc học.
  • Thuật toán học: có rất nhiều sự thỏa thận giữa các thuật toán học. Hầu hết các thuật toán sẽ làm việc tốt với các siêu tham số (hyperparameter) đúng để huấn luyện trên một tập hợp dữ liệu cố định cụ thể. Tuy nhiên, việc lựa chọn và điều chỉnh một thuật toán để huấn luyện trên dữ liệu không nhìn thấy yêu cầu một số lượng đáng kể các thử nghiệm.
  • Mạnh mẽ: nếu các mô hình, hàm chi phí và thuật toán học được lựa chọn một cách thích hợp, thì ANN sẽ cho kết quả có thể vô cùng mạnh mẽ.

Với việc triển khai đúng mực, ANN hoàn toàn có thể được sử dụng một cách tự nhiên học trực tuyến và những ứng dụng tập dữ liệu lớn. Việc thực thi đơn thuần của chúng và sự sống sót của hầu hết là địa phương phụ thuộc vào được biểu lộ trong cấu trúc được cho phép tiến hành nhanh gọn, song song trong phần cứng .

Liên kết ngoài[sửa|sửa mã nguồn]

5/5 - (1 vote)
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments