MẠNG NEURAL – ỨNG DỤNG TRONG KỸ THUẬT NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI

BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ CÔNG NGHỆType equation here.

BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ

CÔNG NGHỆType equation here TRI TH C VÀ NG D NG Ứ Ứ Ụ

M c l c ụ ụ

PH N I: M NG NEURALẦ Ạ 3

I T ng quan m ng Neuralổ ạ 3

II M c đích ra đ i c a m ng Neuralụ ờ ủ ạ 4

III M t s ng d ng đã tri n khai thành công m ng Neuralộ ố ứ ụ ể ạ 6

1 Các lĩnh v c ng d ng thành công ự ứ ụ 6

2 Nh ng thành qu c a m ng Neural ữ ả ủ ạ 6

PH N II: XÂY D NG M NG NEURALẦ Ự Ạ 9

I Phân lo i m ng Neuralạ ạ 9

1 M ng Neural h c có giám sát ạ ọ 9

2 M ng Neural h c không có giám sát ạ ọ 9

II Mô hình m ng Neural căn b nạ ả 10

III Xây d ng m ng Neuralự ạ 10

1 Xây d ng m ng neural d a trên c u trúc c a m ng ự ạ ự ấ ủ ạ 10

2 Encoding 10

3 Recall 11

IV C ng tác và c nh tranh trong m ng neuralộ ạ ạ 11

PH N III NG D NG TRONG KỸ THU T NH N D NG TI NG NÓIẦ Ứ Ụ Ậ Ậ Ạ Ế 13

I X ử lý tín hi u ti ng nóiệ ế 13

II Lý thuy t nh n d ng và m ng Neuralế ậ ạ ạ 14

1 Nh n d ng ậ ạ 14

2 M ng Neural nhân t o ạ ạ 16

III Nh n d ng ti ng nói b ng m ng Neuralậ ạ ế ằ ạ 17

1 Phân tích tín hi u ti ng nói ệ ế 17

2 Mô t m ng Neural trong nh n d ng ả ạ ậ ạ 18

3 Ph ng pháp nh n d ng ươ ậ ạ 19

K T LU NẾ Ậ 20

TÀI LI U THAM KH OỆ Ả 22

L I M Đ U Ờ Ở Ầ

N 

h n d ng ti ng nói là m t trong nh ng ng d ng thành công c a m ngậ ạ ế ộ ữ ứ ụ ủ ạNeural Đã nghiên c u v lĩnh v c nh n d ng ti ng nói (Speechứ ề ự ậ ạ ếrecognition) trên c s lý thuy t các h th ng thông minh nhân t o, nhi uơ ở ế ệ ố ạ ề

k t qu đã tr thành s n ph m th ng m i nh ViaVoice, Dragon , các hế ả ở ả ẩ ươ ạ ư ệ

th ng b o m t thông qua nh n d ng ti ng nói các h quay s đi n tho iố ả ậ ậ ạ ế ệ ố ệ ạ

b ng gi ng nói Tri n khai nh ng công trình nghiên c u và đ a vào th cằ ọ ể ữ ứ ư ự

t ng d ng v n đ này là m t vi c làm h t s c có ý nghĩa đ c bi t trongế ứ ụ ấ ề ộ ệ ế ứ ặ ệgiai đo n công nghi p hoá hi n đ i hoá hi n nay c a n c ta.ạ ệ ệ ạ ệ ủ ướ

M ng Neural (Neural Netwok) là m t công c có kh năng gi i quy tạ ộ ụ ả ả ế

đ c nhi u bài toán khó, th c t nh ng nghiên c u v m ng Neural đ aượ ề ự ế ữ ứ ề ạ ư

ra m t cách ti p c n khác v i nh ng cách ti p c n truy n th ng trong lýộ ế ậ ớ ữ ế ậ ề ốthuy t nh n d ng Trong ch đ này chúng ta th o lu n v ph ng phápế ậ ạ ủ ề ả ậ ề ươ

ho ch này Kính chúc Th y đ c nhi u s c kho và thành công trên conạ ầ ượ ề ứ ẻ

đ ng giáo d c.ườ ụ

H c viên th c hi nọ ự ệNguy n Siêu Đ ngễ ẳ

PH N I: M NG NEURAL Ầ Ạ

I T ng ổ quan m ng Neural ạ

Cách th c đ nh n d ng đ c m t khuôn m t trong đám đông, nh nứ ể ậ ạ ượ ộ ặ ậ

d ng đ c m t khu v c đ a lý r ng l n, nh n d ng và phát hi n ti n giạ ượ ộ ự ị ộ ớ ậ ạ ệ ề ả

t i ngân hàng, làm cách nào đ d đoán tình hình phát tri n c a n n kinhạ ể ự ể ủ ề

t theo h ng t i u? Đ i m t v i nh ng v n đ nh v y, b não conế ướ ố ư ố ặ ớ ữ ấ ề ư ậ ộ

ng i s d ng m t m ng l i các y u t x lý song song đ c g i làườ ử ụ ộ ạ ướ ế ố ử ượ ọNeural đ x lý thông tin M i Neural là m t ph n t t đ ng và đ c l p,ể ử ỗ ộ ầ ử ự ộ ộ ậlàm vi c không đ ng b v i các Neural khác trong cùng m t trung khu ệ ồ ộ ớ ộ

V i nh ng bài toán đ c nêu trên, nh n th y r ng có hai đ c đi mớ ữ ượ ở ậ ấ ằ ặ ểkhác bi t đ nh n bi t đ c s khác nhau trong các bài toán nh v y Đâyệ ể ậ ế ượ ự ư ậ

là nh ng bài toán ph c t p đòi h i ph i có m t m c đ t duy chuyênữ ứ ạ ỏ ả ộ ứ ộ ưnghi p và kh ng l , nghĩa là chúng ta không th tinh gi i hay tiên đoánệ ổ ồ ể ảtheo t ng b c c a gi i thu t ho c các công th c toán h c đ quy t đ nhừ ướ ủ ả ậ ặ ứ ọ ể ế ị

ph ng án tr l i cho bài toán D li u đ c cung c p đ gi i quy t bàiươ ả ờ ữ ệ ượ ấ ề ả ếtoán là r t ph c t p, có th không t ng minh ho c không hoàn thi n Đ iấ ứ ạ ể ườ ặ ệ ố

m t v i bài toán th c t các v n đ này đ c hi u t ng đ ng là: b n cóặ ớ ự ế ấ ề ượ ể ươ ươ ạ

th quên m t kính trong quá trình tìm ki m m t khuôn m t trong đámể ấ ế ộ ặđông, ho c các nhà tiên đoán kinh t ph i đ i m t v i m t kho d li uặ ế ả ố ặ ớ ộ ữ ệ

kh ng l mà không d đ tìm ra m i liên h gi a chúng Tuy nhiên chúngổ ồ ễ ể ố ệ ữ

ta có th gi i quy t bài toán qua nghiên c u đ th a k đ c nh ng tínhể ả ế ứ ể ừ ế ượ ữnăng c a m t m ng Neural sinh h c đ gi i quy t các bài toán trong đ iủ ộ ạ ọ ể ả ế ờ

s ng t nhiên Đó là m ng Neural thông minh, cho phép máy tính gi iố ự ạ ảquy t đ c m t s bài toán ph c t p, khó gi ng nh b não c a con ng iế ượ ộ ố ứ ạ ố ư ộ ủ ườ

đã t ng làm ừ

Vào cu i th p k 80 công ty Addison Wesley Publishing đã gây xônố ậ ỷxao d lu n khi tung ra th tr ng m t s n ph m m i v i tên g i Neuralư ậ ị ườ ộ ả ẩ ớ ớ ọNetwork (M ng Neural).ạ

S xu t hi n s n ph m m i c a Addison Wesley Publishing đánh d uự ấ ệ ả ẩ ớ ủ ấ

s ra đ i c a m t lĩnh v c m i trong công ngh tin h c Cho đ n nayự ờ ủ ộ ự ớ ệ ọ ếNeural Network đã tr thành m t lĩnh v c quan tr ng, đ c phát tri n h tở ộ ự ọ ượ ể ế

s c m nh mẽ c v lý thuy t l n công ngh Tuy nhiên M ng Neural là gìứ ạ ả ề ế ẫ ệ ạthì có th còn r t nhi u ng i ch a bi t đ n, trong ph n này chúng ta t pể ấ ề ườ ư ế ế ầ ậtrung nghiên c u và tìm hi u nh ng khái ni m và m i liên h c b n c aứ ể ữ ệ ố ệ ơ ả ủ

M ng Neural v i m i m t c a đ i s ng xã h i.ạ ớ ọ ặ ủ ờ ố ộ

B não có kh năng h cộ ả ọ

Đơn vị tình toán 1 CPU với 105 mạch logic Mạng 1011 nơ ron

1010 bit bộ nhớ ngoài 1014 khớp nối thần kinh

M t M ng Neural là m t c u trúc tính toán đ c xây d ng d a trênộ ạ ộ ấ ượ ự ự

vi c nghiên c u ho t đ ng và x lý c a các Neural sinh h c c a con ng i.ệ ứ ạ ộ ử ủ ọ ủ ườ

Có r t nhi u m ng Neural khác nhau t m i quan h đ n gi n đ n ph cấ ề ạ ừ ố ệ ơ ả ế ứ

t p và nó xu t phát t các nguyên lý khác nhau đ Neural sinh h c x lýạ ấ ừ ể ọ ửcông vi c c a mình.ệ ủ

II M c đích ra đ i c a m ng Neural ụ ờ ủ ạ

Máy tính ngày càng phát tri n và hi n đ i, t c đ tính toán, x lý ngàyể ệ ạ ố ộ ửcàng nhanh Nhi u ng i nh m t ng có th gi i quy t đ c m i bài toánề ườ ầ ưở ể ả ế ượ ọtrên đ i nh máy tính Song th c ra không ph i nh v y, cho đ n nayờ ờ ự ả ư ậ ế

nhi u bài toán r t đ n gi n trong th c t v n không gi i đ c b ng máyề ấ ơ ả ự ế ẫ ả ượ ằtính Ví d , chúng ta hãy xét hi n t ng sau:ụ ệ ượ

Có ai đó ném vào b n m t v t, ph n ng c a b n ngay t c kh c cóạ ộ ậ ả ứ ủ ạ ứ ắ

th là né tránh ho c gi tay b t đ có đ c quy t đ nh nhanh chóng b nể ặ ơ ắ ể ượ ế ị ạ

ph i d a vào các y u t sau:ả ự ế ố

 V t đó to hay nh , n ng hay nh ?ậ ỏ ặ ẹ

 Hình d ng c a v t có nguy hi m hay không?ạ ủ ậ ể

 T c đ chuy n đ ng c a v t v phía b n là nhanh hay ch m?ố ộ ể ộ ủ ậ ề ạ ậ

 Ng c nh khi ném v t đó vào b n (vui đùa hay thù đ ch)ữ ả ậ ạ ị

 Ng i ném v t là ng i l n hay tr con, y u hay kho …ườ ậ ườ ớ ẻ ế ẻ

 Ph n ng c a b n ph thu c vào kinh nghi m s ng mà b n tích luỹả ứ ủ ạ ụ ộ ệ ố ạ

đ c.ượ

Các y u t trên đ c xem là thông tin đ u vào và quy t đ nh b t hayế ố ượ ầ ế ị ắ

né tránh c a b n đ c coi là thông tin đ u ra M t cách hình th c chúng taủ ạ ượ ầ ộ ứ

c n xây d ng m t h th ng có nhi u đ u vào, có kh năng cùng m t lúcầ ự ộ ệ ố ề ầ ả ộthu nh n thông tin vào và đ ng th i x lý các thông tin đó đ đ a ra k tậ ồ ờ ử ể ư ế

qu M t h th ng nh th là v t quá kh năng c a các máy tính hi nả ộ ệ ố ư ế ượ ả ủ ệnay Vì các lo i máy tính hi n nay ch có m t đ u vào, m t đ u ra và ch cóạ ệ ỉ ộ ầ ộ ầ ỉ

kh năng x lý thông tin m t cách tu n t Quá trình nghiên c u gi i quy tả ử ộ ầ ự ứ ả ếcác bài toán nh trên d n đ n m ng Neural (ư ẫ ế ạ Neural Network)

S ra đ i c a M ng Neural là t t y u khách quan và nó m đ ng choự ờ ủ ạ ấ ế ở ườ

m t công ngh m i khác v ch t so v i các công ngh hi n nay ộ ệ ớ ề ấ ớ ệ ệ

T ví d c th nêu trên ta có th rút ra m t s đ c tr ng c b nừ ụ ụ ể ể ộ ố ặ ư ơ ả

m ng Neural nh sau M ng neural là m t h th ng:ạ ư ạ ộ ệ ố

 Có nhi u kênh ti p nh n thông tin.ề ế ậ

 Có kh năng đ ng th i ti p nh n thông tin trên nhi u kênh.ả ồ ờ ế ậ ề

 Có kh năng x lý đ ng th i các thông tin nh n đ c ả ử ồ ờ ậ ượ

 Có kh năng t h c, t rút kinh nghi m.ả ự ọ ự ệ

Các h th ng có đ c tr ng trên, ngày càng hoàn thi n, ti p c n t i hệ ố ặ ư ệ ế ậ ớ ệ

th ng th n kinh c a con ng i Đi u này gi i thích cho tên g i M ngố ầ ủ ườ ề ả ọ ạNeural (Neural Network)

III M t s ộ ố ứ ng d ng đã tri n khai thành công m ng Neural ụ ể ạ

 Ch t o các vũ khí thông minh, th c hi n vi c trinh sát, do thám.ế ạ ự ệ ệ

 Ghép n i các Chip đ nâng cao t c đ x lý.ố ể ố ộ ử

 Nh n d ng và đi u khi n nhi u lo i h th ng đ ng phi tuy n…ậ ạ ề ể ề ạ ệ ố ộ ế

2 Nh ng thành qu c a m ng Neural ữ ả ủ ạ

 H th ng d báo có bomệ ố ự

Tháng 8/1989, hãng hàng không liên bang Hoa Kỳ đã đ t m t hặ ộ ệ

th ng dò bom m i t i sân bay qu c t JFK c a New York Ph ng phápố ớ ạ ố ế ủ ươtruy n th ng xác đ nh m i nguy hi m l n nh t có nhi u m t h n ch :ề ố ị ố ể ớ ấ ề ặ ạ ế

ng i theo dõi có th sẽ b m t m i và sẽ sao nhãng công vi c Liên đoànườ ể ị ệ ỏ ệkhoa h c qu c t (SAIC) đang ho t đ ng d i tác d ng ch ng trình FAA,ọ ố ế ạ ộ ướ ụ ươ

đã phát tri n m t h th ng d a trên Neural Network g i là H th ng phânể ộ ệ ố ự ọ ệ ốtích nhanh b ng Neural (TNA), hay g i m t cách thông th ng h n, là hằ ọ ộ ườ ơ ệ

th ng rình mò (SNOOPE).ố

H th ng d đoán bom làm vi c m t cách t đ ng và không b m tệ ố ự ệ ộ ự ộ ị ệ

m i cũng nh sao nhãng SNOOPE đ c hu n luy n d a vào đ c đi m c aỏ ư ượ ấ ệ ự ặ ể ủ

ch t d n b ng vi c h c nh n d ng đ c di m chung c a chúng là phát raấ ễ ổ ằ ệ ọ ậ ạ ặ ể ủtia gamma Nó có kh năng phát hi n ra nit trong qu bom nào đó, ví dả ệ ơ ả ụ

nh nit trong phomat ch ng h n Ch c n 2.5 pound c a ch t gây n là đãư ơ ẳ ạ ỉ ầ ủ ấ ổ

có th làm máy ho t đ ng N u SNOOPE không ch c ch n v b t kỳ m tể ạ ộ ế ắ ắ ề ấ ộtúi hành lý nào thì ph n đó sẽ đ c g i t i ng i ki m tra Hi n t i các dầ ượ ử ớ ườ ể ệ ạ ữ

li u đ t vào nh ng hành lý nghi v n đã đ c l u gi và đ c dùng đ c iệ ặ ữ ấ ượ ư ữ ượ ể ả

ti n h th ng trong t ng lai.ế ệ ố ươ

S nâng cao trong t ng lai có th bao g m s hoà nh p t c thì v iự ươ ể ồ ự ậ ứ ớcác d li u tr c và ho t đ ng c a h th ng Nh ng con ng i v n liênữ ệ ướ ạ ộ ủ ệ ố ư ườ ẫ

ti p c i ti n h n n a T i sao không ph i là các h th ng này, th m chí kế ả ế ơ ữ ạ ả ệ ố ậ ể

c h th ng Neural Network? Đó là vì t t c nh ng gì mà nó đang h c đ n.ả ệ ố ấ ả ữ ọ ếKhi Neural Network đang h c đ nh ng kỹ x o ngày càng tinh vi h n thìọ ể ữ ả ơtrình ng d ng sẽ có th l c m t cách tinh t nh ng tri th c và hi u bi tứ ụ ể ọ ộ ế ữ ứ ể ế

c a nó trong c quá trình rèn luy n th m chí k c sau đó Không có sủ ả ệ ậ ể ả ự

h c h i này thì sẽ có s khác bi t nh gi a Neural Network và ki u m uọ ỏ ự ệ ỏ ữ ể ẫ

th ng kê chu n.ố ẩ

SNOOPE đ c ch ng nh n là an toàn đ i v i con ng i h n là tia X, vàượ ứ ậ ố ớ ườ ơcũng an toàn h n cho phim và đi n t trung bình, đ ăn, và d c ph m.ơ ệ ừ ồ ượ ẩ

L ng n tron th p thì không th b c x đ c Tuy nhiên SNOOPE là m tượ ơ ấ ể ứ ạ ượ ộ

h th ng đ t ti n, giá thành c a nó vào kho ng 1.1 tri u USD Và nó khôngệ ố ắ ề ủ ả ệ

th phát hi n đ c l ng nh ch t gây n , vì quá tin vào h th ng mà đãể ệ ượ ượ ỏ ấ ổ ệ ố

b s c kh ng b chuy n bay 103 c a hãng Hàng không Pan Americanị ự ố ủ ố ở ế ủWorld trên b u tr i Lockerbie, Scotlen vào tháng 12/1988 K ho ch banầ ờ ế ạ

đ u c a FAA là ch l p đ t 6 h th ng t i các sân bay qu c t có nguy cầ ủ ỉ ắ ặ ệ ố ạ ố ế ơ

r i ro cao, ví d nh sân bay JFK.ủ ụ ư

 H th ng đánh giá giá tr c a s n ph mệ ố ị ủ ả ẩ

H th ng này ệ ố ướ ược l ng s thành b i c a s n ph m Nó giúp choự ạ ủ ả ẩ

ng i ch xác đ nh sẽ cho vay ho c đ u t cho nh ng ai, ng i không thườ ủ ị ặ ầ ư ữ ườ ểthi u trong công vi c c a h H th ng này đã đ c th nghi m qua hàngế ệ ủ ọ ệ ố ượ ử ệngàn các ph n m m th c s , kho ng m t n a s đó đ c ch p nh n vàầ ề ự ự ả ộ ử ố ượ ấ ậ

n a còn l i b lo i b b i ng i có trách nhi m ký nh n b o hi m H c h iử ạ ị ạ ỏ ở ườ ệ ậ ả ể ọ ỏ

t nh ng thành công và th t b i c a kinh nghi m con ng i, h th ng tìmừ ữ ấ ạ ủ ệ ườ ệ ố

ki m trong các d li u đ quy t đ nh xem cái gì c u thành nên nh ng r iế ữ ệ ể ế ị ấ ữ ủ

ro x u Ngoài ra b n có th đ nh hình v s n ph m có tính th n tr ng vàấ ạ ể ị ề ả ẩ ậ ọ

l c quan vào giá tr c a nó.ạ ị ủ

Hai m c tiêu đ c đ a lên hàng đ u là t o l p các s n ph m sau: tụ ượ ư ầ ạ ậ ả ẩ ự

đ ng hoá ph ng th c ti n hành b o hi m, b ng cách đó làm gi m giáộ ươ ứ ế ả ể ằ ảthành s n ph m, và c i thi n đ c các lo i th t c Có nhi u nhà khoa h cả ẩ ả ệ ượ ạ ủ ụ ề ọ

th ng kê đã ti n hành so sánh hi u su t c a công c này v i hi u qu c aố ế ệ ấ ủ ụ ớ ệ ả ủ

vi c ký nh n h p đ ng b o hi m theo c m tính K t qu là đ y h a h nệ ậ ợ ồ ả ể ả ế ả ầ ứ ẹ

và làm gi m đáng k s ph m pháp.ả ề ự ạ

S tài chính AVCO t i Irvine, California, s d ng h th ng Neuralở ạ ử ụ ệ ốNetwork này đ phân bi t s th t gi c a ti n g i ngân hàng H th ngể ệ ự ậ ả ủ ề ử ệ ốnày đã đ c áp d ng cho h n 10000 th tín d ng k t tr c t i nay Báoượ ụ ơ ẻ ụ ể ừ ướ ớNew York Times đ a tin r ng m t cu c đi u tra cho th y l i nhu n sẽ tăngư ằ ộ ộ ề ấ ợ ậlên kho ng 27% n u h th ng Neural Network đ c ti p t c s d ng thayả ế ệ ố ượ ế ụ ử ụcho h th ng đ nh giá b ng máy đi n toán mà AVCO s d ng tr c đây.ệ ố ị ằ ệ ử ụ ướ

PH N II: XÂY D NG M NG NEURAL Ầ Ự Ạ

Giám sát quá trình luy n m ng Chính vì v y m ng có kh năng đi uệ ạ ậ ạ ả ề

ch nh các giá tr tr ng s c a nó sao cho đ u ra (outputs) phù h p v i dỉ ị ọ ố ủ ầ ợ ớ ữ

li u đích Sau quá trình luy n, m ng đ c ki m tra b ng cách nh p vào cácệ ệ ạ ượ ể ằ ậ

d li u đ u vào (inputs) và ki m tra xem d li u c a nó g n đúng t i m cữ ệ ầ ể ữ ệ ủ ầ ớ ứnào so v i k t qu yêu c u ớ ế ả ầ

2 M ng Neural h c không có giám sát ạ ọ

H c không giám sát hay còn g i là t t ch c M ng không đ c cungọ ọ ự ổ ứ ạ ượ

c p các k t qu đúng trong quá trình luy n, m ng theo ki u này th ngấ ế ả ệ ạ ể ườ

đ c s d ng đ th c hi n các thao tác nén d li u… Trong ph ng phápượ ử ụ ể ự ệ ữ ệ ươnày đ c chia làm hai lo i nh sau:ượ ạ ư

d đoán k t qu g n k ự ế ả ầ ề

II Mô hình m ng Neural căn b n ạ ả

Đ th c hi n đ c nh m t h th n kinh sinh h c, thì m i m tể ự ệ ượ ư ộ ệ ầ ọ ỗ ộNeural trong m ng Neural ph i đ c xây d ng d a trên m t s nguyênạ ả ượ ự ự ộ ố

t c sau:ắ

- M t m t nút m ng (m t Neural) nh n giá tr đ u vào là k t qu c aộ ộ ạ ộ ậ ị ầ ế ả ủ

đ u ra trong l n luy n tr c đó ầ ầ ệ ướ

- Đ u vào đ c gán cho nút m ng thông qua vi c tính toán giá trầ ượ ạ ệ ị

tr ng s c a m i liên k t ọ ố ủ ỗ ế

- Các tr ng s này có ch c năng t ng t nh synaptic trong h th nọ ố ứ ươ ự ư ệ ầkinh sinh h c ọ

- Giá tr kích ho t c a m i m t nút là đ chênh l ch gi a tr ng s đ uị ạ ủ ỗ ộ ộ ệ ữ ọ ố ầvào và giá tr ng ng l a ch n (đ c g i là PSP c a nút).ị ưỡ ự ọ ượ ọ ủ

III Xây d ng m ng Neural ự ạ

Vi c xây d ng m ng neural có th d a trên 3 khía c nh sau đây:ệ ự ạ ể ự ạ

- Structure: Ki n trúc và mô hình c a m ng neural.ế ủ ạ

- Encoding: Ph ng th c thay đ i tr ng s ươ ứ ổ ọ ố

- Recall: Các ph ng th c và dung l ng đ nh n thông tin.ươ ứ ượ ể ậ

1 Xây d ng m ng neural d a trên c u trúc c a m ng ự ạ ự ấ ủ ạ

M i quan h này đ ch ra kh năng xây d ng m ng neural nên đ cố ệ ể ỉ ả ự ạ ượphân b làm bao nhiêu l p, ch c năng c a m i l p là gì? Các giá tr đ uố ớ ứ ủ ỗ ớ ị ầvào, đ u ra và phân tích tính năng c a chúng C u trúc cũng là m t m i liênầ ủ ấ ộ ố

h đ c t o ra gi a các Neural trong m ng và các ch c năng c a t ngệ ượ ạ ữ ạ ứ ủ ừNeural đó