Mạng thần kinh là một loại mô hình máy học được lấy cảm hứng từ hoạt động của bộ não con người. Nó bao gồm các nút hoặc nơ-ron được kết nối với nhau để xử lý và truyền thông tin đến các nơ-ron khác. Mỗi nút nhận đầu vào từ một hoặc nhiều nơ-ron và sử dụng hàm kích hoạt để tính toán và xuất kết quả của chính nó. Các đầu ra này sau đó được truyền đến các nút khác để xử lý thêm, cho đến khi mạng tạo ra đầu ra. Mạng nơ-ron có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu bằng cách sử dụng phương pháp học có giám sát hoặc không giám sát để tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Mạng được đào tạo sau đó có thể được sử dụng để dự đoán đầu ra mới cho đầu vào mới.
Ngày xuất bản: