Bài 10: Machine Learning - Artificial Neural Networks - AI

Bài 10: Machine Learning - Artificial Neural Networks - AI - Machine Learning cơ bản

Đăng bởi: Admin | Lượt xem: 1835 | Chuyên mục: Machine Learning

Ý tưởng về mạng lưới thần kinh nhân tạo được bắt nguồn từ mạng lưới thần kinh trong não người. Bộ não con người thực sự phức tạp. Nghiên cứu kỹ lưỡng bộ não, các nhà khoa học và kỹ sư đã đưa ra một kiến trúc có thể phù hợp với thế giới máy tính nhị phân kỹ thuật số của chúng ta. Một trong những kiến trúc điển hình như vậy được thể hiện trong sơ đồ dưới đây -

Có một lớp đầu vào có nhiều cảm biến để thu thập dữ liệu từ thế giới bên ngoài. Ở phía bên phải, chúng tôi có một lớp đầu ra cho chúng tôi kết quả được dự đoán bởi mạng. Ở giữa hai lớp này, một số lớp được ẩn. Mỗi lớp bổ sung làm tăng thêm độ phức tạp trong việc đào tạo mạng, nhưng sẽ cung cấp kết quả tốt hơn trong hầu hết các tình huống. Có một số kiểu kiến trúc được thiết kế mà chúng ta sẽ thảo luận ngay bây giờ.

ANN Architectures

Sơ đồ dưới đây cho thấy một số kiến trúc ANN được phát triển trong một khoảng thời gian và đang được thực hiện cho đến ngày nay.

Source:

https://towardsdatascience.com/the-mostly-complete-chart-of-neural-networks-explained-3fb6f2367464

Mỗi kiến trúc được phát triển cho một loại ứng dụng cụ thể. Do đó, khi bạn sử dụng mạng nơ-ron cho ứng dụng học máy của mình, bạn sẽ phải sử dụng một trong các kiến trúc hiện có hoặc thiết kế của riêng bạn. Loại ứng dụng cuối cùng bạn quyết định tùy thuộc vào nhu cầu ứng dụng của bạn. Không có hướng dẫn nào cho bạn biết sử dụng một kiến trúc mạng cụ thể.

Bài tiếp theo: Machine Learning - Deep Learning >>

Theo dõi VnCoder trên Facebook, để cập nhật những bài viết, tin tức và khoá học mới nhất!