Giới thiệu tài liệu
Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một tập hợp các thuật toán kết nối đơn giản xử lý thông tin để đáp ứng với đầu vào bên ngoài. Mạng nơ-ron này được mô phỏng một cách lỏng lẻo theo mạng nơ-ron sinh học. Mô hình ANN được tổ chức theo các lớp, mỗi lớp được tạo thành từ các nút kết nối với nhau. Lớp đầu vào giao tiếp với một hoặc nhiều lớp ẩn. Ở đây, các nút lấy các kết nối có trọng số và sử dụng hàm kích hoạt để truyền tín hiệu của chúng đến lớp đầu ra.
Đối tượng sử dụng
Sinh viên, nhà nghiên cứu và các chuyên gia quan tâm đến việc tìm hiểu về mạng nơ-ron nhân tạo và ứng dụng của chúng trong phân loại.
Nội dung tóm tắt
Tài liệu này trình bày tổng quan về mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và ứng dụng của chúng trong các bài toán phân loại. Đầu tiên, tài liệu giới thiệu khái niệm phân loại trong học máy, định nghĩa nó như một nhiệm vụ học có giám sát, trong đó mục tiêu là gán dữ liệu đầu vào vào một trong số các danh mục hoặc lớp được xác định trước. Sau đó, tài liệu đi sâu vào cấu trúc và hoạt động của ANN, giải thích cách chúng được tổ chức thành các lớp, cách các nút trong mỗi lớp kết nối với nhau và cách các hàm kích hoạt được sử dụng để truyền tín hiệu. Tài liệu cũng thảo luận về các quá trình huấn luyện và suy luận trong ANN, bao gồm cách mạng học các trọng số và độ lệch tối ưu bằng cách điều chỉnh chúng để đáp ứng với dữ liệu huấn luyện và cách mạng sử dụng kiến thức đã học để đưa ra dự đoán hoặc phân loại trên dữ liệu mới, chưa từng thấy. Cuối cùng, tài liệu trình bày một số ưu điểm và thách thức của việc sử dụng ANN, chẳng hạn như khả năng xấp xỉ bất kỳ hàm nào với độ chính xác cao, khả năng song song hóa và tính linh hoạt trên nhiều loại dữ liệu khác nhau, cũng như bản chất hộp đen, rủi ro quá khớp và nhu cầu tính toán cao. Ngoài ra, tài liệu còn đề cập đến một số ứng dụng thực tế của ANN trong các lĩnh vực như nhận dạng khuôn mặt, chăm sóc sức khỏe và dự báo thời tiết.
