Mạng neural nhân tạo hay thường gọi ngắn gọn là mạng neural (tiếng Anh là Artificial Neural network - ANN hay Neural Network) là một mô hình toán học hay mô hình tính toán được xây dựng dựa trên các mạng neural sinh học. Nó gồm có một nhóm các neural 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 neural 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.  Một mạng neural là một nhóm các nút nối với nhau, gần giống như mạng khổng lồ các neural trong não người. Trong thực tế sử dụng, nhiều mạng neural 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. Sử dụng mạng neural nhân tạoSửa đổiCó lẽ lợi thế lớn nhất của mạng neural nhân tạo là khả năng được sử dụng như một cơ chế xấp xỉ hàm tùy ý mà 'học' được từ các dữ liệu quan sát. Tuy nhiên, sử dụng chúng không đơn giản như vậy, và một sự hiểu biết tương đối tốt về các lý thuyết cơ bản là điều cần thiết.
Với việc thực hiện chính xác, ANN có thể được sử dụng một cách tự nhiên học trực tuyến và các ứng dụng tập dữ liệu lớn. Việc thực thi đơn giản của chúng và sự tồn tại của chủ yếu là địa phương phụ thuộc được thể hiện trong cấu trúc cho phép triển khai nhanh chóng, song song trong phần cứng. Tham khảoSửa đổiLiên kết ngoàiSửa đổi
|
