During the past decade, the method

During the past decade, the method of artificial neural network (ANN) has been shown as a powerful and versatile tool with numerous applications. Artificial neural network can induce solutions to problems beyond those to which they have previously been exposed in the training, and can process information extremely rapid. An artificial neural network is characterized by the network topology, the connection strength between pairs of neurons (weights), node properties, and the status-updating rules. The concept of artificial neural network was inspired by biological neural network. Biological neurons (Fig.1), believed to be the structural constituents of the brains, are much slower than silicon logic gates. But inference in biological neural network is faster than the fastest computer, because the brain compensates for its relatively slower operation by having an enormous number of massively interconnected neurons. A biological neural network is a nonlinear, highly parallel device characterized by its robustness and fault tolerance. It learns by adapting its synaptic weights to change in the surrounding environment, to handle imprecise, fuzzy, noisy, and probabilistic information, and generalizes from known tasks or examples to unknown ones. The method of artificial neural network is an attempt to mimic some or all of these characteristics.

Kết quả (Việt) 1:

Trong thập kỷ vừa qua, phương pháp của mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đã được hiển thị như một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt với nhiều ứng dụng. Mạng nơ-ron nhân tạo có thể gây ra các giải pháp cho các vấn đề vượt những người mà họ đã từng tiếp xúc trong việc đào tạo, và có thể xử lý thông tin cực kỳ nhanh chóng. Một mạng nơ-ron nhân tạo được đặc trưng bởi cấu trúc liên kết mạng, sức mạnh kết nối giữa cặp của tế bào thần kinh (trọng lượng), thuộc tính nút, và cập nhật trạng thái quy tắc. Khái niệm của mạng nơ-ron nhân tạo đã được lấy cảm hứng từ sinh học mạng nơ-ron. Tế bào thần kinh sinh học (Fig.1), được các thành phần cấu trúc của bộ não, chậm hơn nhiều so với silic logic cửa. Nhưng suy luận trong sinh học mạng nơ-ron là nhanh hơn so với máy tính nhanh nhất, bởi vì não bù đắp cho các hoạt động tương đối chậm hơn bởi có một số lượng rất lớn của tế bào thần kinh kết nối một cách ồ ạt. Mạng nơ-ron sinh học là một thiết bị phi tuyến, song song cao đặc trưng bởi mạnh mẽ và lỗi khoan dung. Đô thị này có học bằng cách thích nghi của nó trọng lượng synaptic để thay đổi trong môi trường xung quanh, để xử lý không chính xác, mờ, ồn ào, và xác suất thông tin, và generalizes từ nhiệm vụ được biết đến hoặc các ví dụ cho những người không biết. Phương pháp của mạng nơ-ron nhân tạo là một nỗ lực để bắt chước một số hoặc tất cả các đặc điểm.

Kết quả (Việt) 2:

Trong thập kỷ qua, các phương pháp nhân tạo mạng lưới thần kinh (ANN) đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt với nhiều ứng dụng. Mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể gây ra các giải pháp cho các vấn đề vượt ra ngoài những mà họ đã từng được tiếp xúc trong công tác đào tạo, và có thể xử lý thông tin cực kỳ nhanh chóng. Một mạng lưới thần kinh nhân tạo được đặc trưng bởi các cấu trúc liên kết mạng, sức mạnh kết nối giữa các cặp tế bào thần kinh (trọng lượng), thuộc tính nút, và các quy tắc trạng thái cập nhật. Khái niệm về mạng lưới thần kinh nhân tạo được truyền cảm hứng bởi mạng lưới thần kinh sinh học. Tế bào thần kinh sinh học (Hình 1), được cho là thành phần cấu trúc của bộ não, chậm hơn nhiều so với cổng logic silicon. Nhưng suy luận trong mạng lưới thần kinh sinh học là nhanh hơn so với máy tính nhanh nhất, bởi vì não đền bù cho các hoạt động tương đối chậm hơn của nó bởi có một số lượng rất lớn tế bào thần kinh liên kết với nhau một cách ồ ạt. Một mạng lưới thần kinh sinh học là một thiết bị cao song song phi tuyến đặc trưng bởi sức mạnh và khả năng chịu lỗi của mình. Nó học bằng cách điều chỉnh trọng lượng khớp thần kinh của mình để thay đổi trong môi trường xung quanh, để xử lý thông tin không chính xác, mờ, ồn ào, và xác suất, và khái quát từ các nhiệm vụ đã biết hoặc ví dụ cho những người chưa biết. Phương pháp mạng nơron nhân tạo là một nỗ lực để bắt chước một số hoặc tất cả những đặc điểm này.