Mạng thần kinh nhân tạo là một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và hoạt động của hệ thống thần kinh sinh học. Nó là một phần của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI).
Mạng thần kinh nhân tạo bao gồm một tập hợp các đơn vị tính toán gọi là “nơ-ron nhân tạo” (artificial neurons) hoặc “nút” (nodes). Các nút này được tổ chức thành các lớp, trong đó các nút trong lớp trước kết nối với các nút trong lớp sau. Các kết nối này chứa các trọng số số học, đại diện cho sự tương quan giữa các nút.
Mạng thần kinh nhân tạo hoạt động bằng cách truyền dẫn thông tin qua các lớp nút, từ lớp đầu vào đến lớp đầu ra. Mỗi nút tính toán một tổng trọng số của đầu vào của nó, áp dụng một hàm kích hoạt và sau đó truyền kết quả đến các nút trong lớp tiếp theo. Quá trình này được gọi là “feedforward” và tạo ra một dự đoán hoặc kết quả đầu ra dựa trên dữ liệu đầu vào.
Mạng thần kinh nhân tạo có khả năng học từ dữ liệu thông qua quá trình gọi là “huấn luyện” (training). Trong quá trình huấn luyện, các trọng số trong mạng được điều chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất của mạng đối với một tác vụ cụ thể, chẳng hạn như phân loại hoặc dự đoán. Quá trình này thường dựa trên việc sử dụng một thuật toán tối ưu hóa như “gradient descent” kết hợp với các phương pháp như “backpropagation” để tính toán độ lỗi và cập nhật các trọng số.
Mạng thần kinh nhân tạo đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và đã mang lại thành công đáng kể. Ví dụ, chúng được sử dụng trong nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dự báo và dự đoán, điều khiển robot, và nhiều ứng dụng khác. Đặc biệt, mạng thần kinh nhân tạo đã tạo nên sự đột phá trong lĩnh vực học sâu (deep learning), nơi chúng được sử dụng để xây dựng các mô hình mạng thần kinh sâu với hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn lớp và triệu lượng tham số.
Tóm lại, mạng thần kinh nhân tạo là một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực. Nó cho phép máy tính học từ dữ liệu và thực hiện các tác vụ phức tạp, mô phỏng một phần nào cấu trúc và hoạt động của hệ thống thần kinh sinh học.