Mạng nơ-ron nhân tạo
Mạng nơ-ron nhân tạo hay thường gọi ngắn gọn là mạng nơ-ron là một mô hình toán học hay mô hình tính toán được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron sinh học. Nó gồm có một nhóm các nơ-ron 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 nơ-ron 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 thực tế sử dụng, nhiều mạng nơ-ron là các công cụ mô hình hóa dữ liệu thống kê phi tuyến. Chúng có thể được dùng để mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa dữ liệu vào và kết quả hoặc để tìm kiếm các dạng/mẫu trong dữ liệu.
[1] Để bắt đầu nghiên cứu về mạng nơ ron, bạn có thể dùng chương trình Spice-MLP (mạng nơ ron đa lớp - Multi Layer Neural Network) và Spice-SOM (mạng nơ ron tự tổ chức - Self Organizing Maps) có giải thích bằng tiếng Việt
 |
Bài này còn sơ khai. Mời bạn góp sức viết thêm để bài được hoàn thiện hơn. Xem phần trợ giúp về cách sửa bài. |
[sửa] Liên kết ngoài
- Usenet FAQ: comp.ai.neural-nets
- Connectionism at MindDict
- [http://spice.ci.ritsumei.ac.jp/~thangc/programs/vietnamese.htm Chương trình mạng nơ ron đa lớp (Multi Layer Neural Network) và mạng nơ ron tự tổ chức (Self Organizing Maps) có giải thích bằng tiếng Việt.
- Sử dụng phần mềm mạng nơ ron 3 lớp Spice-MLP
- Sử dụng phần mềm mạng tự tổ chức Spice-SOM
- Hướng dẫn sử dụng mạng nơ ron trong các ứng dụng thực tế trong đó có minh họa phân loại ảnh khuôn mặt, ảnh người đi bộ, ảnh xe hơi, dự báo chứng khoán và một số ví dụ khác
