Mạng nơron nhân tạo

Phần 2. Nơron và sự học tập


Sau đây là những thành phần chính trong cấu trúc của một nơron:

Có thể tóm tắt hoạt động của một nơron như sau: nơron lấy tổng tất cả các điện thế vào mà nó nhận được, và phát ra một xung điện thế nếu tổng ấy lớn hơn một ngưỡng nào đó. Các nơron nối với nhau ở các synapses. Synapse được gọi là mạnh khi nó cho phép truyền dẫn dễ dàng tín hiệu qua các nơron khác. Ngược lại, một synapse yếu sẽ truyền dẫn tín hiệu rất khó khăn.

Các synapses đóng vai trò rất quan trọng trong sự học tập. Khi chúng ta học tập thì hoạt động của các synapses được tăng cường, tạo nên nhiều liên kết mạnh giữa các nơron. Có thể nói rằng người nào học càng giỏi thì càng có nhiều synapses và các synapses ấy càng mạnh mẽ, hay nói cách khác, thì liên kết giữa các nơron càng nhiều, càng nhạy bén. Hãy nhớ kỹ nguyên tắc này, vì chúng ta sẽ dùng nó trong việc học tập của các ANNs.

previous <-- Trang trước Tiếp theo --> next

Con người và máy tính Nơron và sự học tập Mô hình nơron Perceptron Mạng Feedforward
1 - 2
Mạng Hopfield
Biên soạn: Lê Quang Nguyên
Tài liệu tham khảo: Neural Computing: An Introduction, R. Beale and T. Jackson,
Adam Hilger (Bristol, Philadelphia and New York)