"ニューラルネットワーク(Mạng nơ-ron)" là một mô hình tính toán trong trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy, được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não người. ニューラルネットワーク(Mạng nơ-ron) sử dụng nhiều lớp các nút (nơ-ron) để xử lý dữ liệu và thực hiện học tập cũng như dự đoán.

Đặc điểm
 1.Cấu trúc: ニューラルネットワーク(Mạng nơ-ron) bao gồm các lớp chính sau:
・Lớp đầu vào: Nhận dữ liệu từ bên ngoài.
・Lớp ẩn: Trích xuất và biến đổi các đặc trưng của dữ liệu. Có thể có nhiều lớp ẩn.
・Lớp đầu ra: Xuất kết quả của quá trình xử lý.
 2.Nơ-ron: Các đơn vị tính toán trong mỗi lớp, thực hiện việc nhân trọng số với tín hiệu đầu vào, cộng tổng và tạo ra tín hiệu đầu ra thông qua một hàm kích hoạt.
 3.Trọng số và độ lệch: Kết nối giữa các nơ-ron có trọng số, điều chỉnh ảnh hưởng của đầu vào. Độ lệch được sử dụng để điều chỉnh đầu ra của nơ-ron.
 4.Hàm kích hoạt: Hàm quyết định đầu ra của nơ-ron, thêm tính phi tuyến giúp mạng học được các mẫu phức tạp.
 5.Học tập: ニューラルネットワーク(Mạng nơ-ron) học bằng cách điều chỉnh trọng số và độ lệch thông qua dữ liệu huấn luyện để nâng cao độ chính xác của dự đoán. Quy trình học thường sử dụng phương pháp giảm dần độ dốc và các biến thể của nó.

Ứng dụng
・Nhận diện hình ảnh: Phân tích dữ liệu hình ảnh như nhận diện khuôn mặt hoặc phát hiện đối tượng.
・Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Hiểu và sinh văn bản, dịch thuật, v.v.
・Nhận diện giọng nói: Chuyển đổi dữ liệu âm thanh thành văn bản.
・Phân tích dự đoán: Dự đoán xu hướng trong các lĩnh vực như kinh doanh và tài chính.

Ưu điểm
・Nhận diện mẫu: Có khả năng học các mẫu và mối quan hệ phức tạp, từ đó dự đoán chính xác.
・柔軟性(Tính linh hoạt): Có thể xử lý nhiều loại dữ liệu và vấn đề khác nhau.

Nhược điểm
・Tài nguyên tính toán: Các ニューラルネットワーク(Mạng nơ-ron) lớn có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán.
・Tính "hộp đen": Khó hiểu cấu trúc bên trong của mô hình, làm cho việc giải thích kết quả trở nên khó khăn.

ニューラルネットワーク(Mạng nơ-ron) là nền tảng của các công nghệ học máy nâng cao như học sâu (Deep Learning).