1. Khái niệm mạng Neural nhân tạo
Mạng Neural nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN), là mạng được lấy cảm hứng từ mạng thần kinh của con người. Một trong những ứng dụng của ANN là dùng để nhận dạng mẫu bằng cách huấn luyện từ một tập mẫu có sẵn, sau đó mạng có khả năng nhận dạng những mẫu chưa biết.
2. Cấu trúc tổng quát
ANN có cấu trúc tổng quát gồm 3 phần: Input Layer, Hidden Layer, Output Layer
Các thông số w gọi là trọng số liên kết giữa các neural của lớp này với các neural của lớp khác. Một ANN có thể có nhiều lớp Hidden Layer.
Quá trình tính toán ở 1 nút mạng:
Các hệ số a, b, c gọi là giá trị inputs ở các nút mạng của lớp trước.
Ta tính được giá trị x = ∑(inputs.w). Sau khi có giá trị x, thì giá trị x được đưa qua hàm chuyển đổi (activation function) để có giá trị y. Giá trị y trở thành giá trị output của lớp này, nhưng đồng thời cũng là giá trị input của lớp kế tiếp.
Các hàm activation có thể sử dụng là: step, sigmoid, tangh, ReLu. Chi tiết các hàm và trường hợp nào sử dụng hàm nào bạn có thể truy cập tại đây để biết thêm chi tiết.
HOÀNG AN PV 