Giới thiệu tài liệu
Trong bài viết này, chủ yếu trình bày về các khả năng hướng dẫn sử dụng máy tính toán neural (Máy tính toán giả lập) cho việc phân tích toán học bằng cách sử dụng kĩ thuật số hữu ích để đưa ra kết quả cho ứng dụng này. Mô hình neural sẽ được đề xuất với một số ví dụ, cũng như các tính chỉ tiêu để so sánh hiệu quả của nó.
Đối tượng sử dụng
Nhà nghiên cứu, sinh viên và doanh nghiệp sử dụng máy tính toán giả lập
Nội dung tóm tắt
Truyền thông bày toanh việc máy tính toán giả lập (Neural Computing) trở thành một phương pháp quan trọng cho việc phân tích toán học. Nghiên cứu đã đề xuất một số mô hình neural có tính năng hữu ích, chẳng hạn như đồ họa (Deep Learning), cũng như các công cụ phân tích (Analysis Tools). Mỗi mô hình neural sẽ được giới thiệu với một số ví dụ, trong khi các tính chỉ tiêu sẽ được sử dụng để so sánh hiệu quả của mỗi mô hình. Các nghiên cứu này có thể có ảnh hưởng lớn đến việc sử dụng máy tính toán giả lập trong ngành công nghiệp và nghiên cứu. Tuy nhiên, cần thiết phải có kỹ năng học tập và sử dụng máy tính để quay trở lại với mô hình neural một cách hiệu quả.
