Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) hoặc hệ thống kết nối là hệ thống máy tính mơ hồ lấy cảm hứng từ mạng thần kinh sinh học tạo thành bộ não động vật. [1] Bản thân mạng nơron không phải là một thuật toán, mà là một khuôn khổ cho nhiều thuật toán học máy khác nhau để làm việc cùng nhau và xử lý các dữ liệu đầu vào phức tạp. [2] Các hệ thống như vậy "học" để thực hiện các tác vụ bằng cách xem xét các ví dụ, thường không được lập trình với bất kỳ quy tắc cụ thể nào về nhiệm vụ. Ví dụ, trong nhận dạng hình ảnh, họ có thể học cách xác định hình ảnh chứa mèo bằng cách phân tích hình ảnh ví dụ đã được gắn nhãn thủ công là "mèo" hoặc "không có mèo" và sử dụng kết quả để xác định mèo trong các hình ảnh khác. Họ làm điều này mà không có bất kỳ kiến thức trước về mèo, ví dụ, rằng họ có lông, đuôi, râu và khuôn mặt giống như con mèo. Thay vào đó, chúng tự động tạo ra các đặc điểm nhận dạng từ tài liệu học tập mà chúng xử lý.
ANN dựa trên một tập hợp các đơn vị kết nối hoặc các nút được gọi là nơron nhân tạo, mô hình lỏng lẻo các tế bào thần kinh trong não sinh học. Mỗi kết nối, giống như các khớp thần kinh trong não sinh học, có thể truyền tín hiệu từ một nơron nhân tạo này sang một nơron nhân tạo khác. Một nơron nhân tạo nhận tín hiệu có thể xử lý nó và sau đó báo hiệu các tế bào thần kinh nhân tạo kết nối với nó.
Ứng dụng cung cấp các tính năng sau
========================================
Dễ sử dụng
Giao diện thân thiện
Miễn phí