CHƯƠNG 6
MẠNG NEURON NHÂN TẠO
BỘ MÔN KINH TẾ SỐ
Tổng quan chương
6.1. Neuron sinh học
6.2. Neuron nhân tạo (Perception)
6.3. Mạng neuron đa tầng (Multilayer Perceptrons - MLPs)
6.4. Thuật toán lan truyền ngược
6.5. Thuật toán huấn luyện
6.1. Neuron sinh học
•Mạng neuron nhân tạo (ANNs) là công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu kinh tế
phức tạp, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu lớn (big data).
• Dự đoán xu hướng thị trường:
• Phân loại khách hàng:
• Tối ưu hóa danh mục đầu tư:
• Xử lý dữ liệu phi tuyến:
• Ứng dụng thực tế:
• Lợi thế: Tăng độ chính xác, giảm thiểu sai sót của con người, và xử lý khối
lượng dữ liệu lớn hiệu quả.
• Ví dụ: Ngân hàng sử dụng ANNs để phát hiện gian lận giao dịch hoặc dự báo
nhu cầu tín dụng.
6.1. Neuron sinh học
•Neuron sinh học là đơn vị cơ bản của hệ thần kinh, chịu trách nhiệm xử lý
và truyền tải thông tin trong não bộ con người và động vật.
•Chức năng chính: Nhận tín hiệu từ các neuron khác, tích hợp thông tin, và
truyền tín hiệu đến các neuron khác qua các kết nối synapse.
•Trong kinh tế: Neuron sinh học tương tự như một nhà phân tích tài chính,
nhận dữ liệu thị trường (giá cả, lãi suất) để đưa ra quyết định đầu tư.
6.1. Neuron sinh học
• Tín hiệu điện: Được tạo ra trong neuron, tương tự như cách một nhà kinh
tế phân tích dữ liệu để đưa ra dự đoán về thị trường.
• Tín hiệu hóa học: Truyền qua synapse, giống như việc chia sẻ thông tin
giữa các bộ phận trong một tổ chức kinh tế.
• Tầm quan trọng: Hiểu neuron sinh học giúp xây dựng các mô hình nhân
tạo để mô phỏng quá trình ra quyết định kinh tế.