Nh ng nghiên c u v sinh h c đã cho th y các ch c n ng c a não ng i không ph i là m t m ng to l n mà đ c t p h p t nhi u m ng nh l i v i nhau.
i u này đã làm n y sinh ra khái ni m modul hóa các m ng n ron nhân t o (modular neural network), trong đó m t vài m ng nh s cùng h p tác ho c c nh tranh v i nhau đ gi i quy t cùng m t v n đ .
Trên đây ch là m t s nhóm m ng n ron tiêu bi u. Th c t còn r t nhi u ki u
m ng n ron khác nhau và vi c phân lo i chúng m t cách rõ ràng là m t đi u khó kh n. Chính s đa d ng này cùng v i ph m vi áp d ng r ng rãi c a các m ng n ron nhân t o đã t o nên kh n ng thu hút m i ng i cùng tham gia nghiên c u, phát tri n
và ng d ng m ng n ron vào vi c gi i quy t các v n đ th c t , ph c v cho cu c
s ng c a con ng i ngày m t t t h n.
3.1.5 u khuy t đi m c a ANNa. u đi m a. u đi m
u đi m n i b t c a ANN đó là kh n ng “h c” đ c m i quan h gi a các bi n đ u vào và đ u ra thông qua t p m u hu n luy n. c bi t là đ i v i các v n đ
ph c t p mà chúng ta khó có th mô ph ng hay đnh ngh a nó m t cách chính xác
b ng các ph ng pháp truy n th ng.
M t u đi m n a c a ANN đó là có kh n ng gi i quy t v n đ khi d li u
đ u vào có sai sót ho c không rõ ràng. Chính đ c đi m không quá nh y v i l i này
đã giúp cho ph m vi ng d ng ANN đ c m r ng h n r t nhi u.
T c đ x lý c a mô hình ANN khá nhanh, nh t là v i nh ng ti n b v công ngh máy tính nh hi n nay. i u này có đ c nh vào c u trúc g m m t s l ng
l n các đ n v x lý (n ron) k t n i v i nhau đ cùng gi i quy t v n đ đ c đ t ra.
M t khi m ng đã đ c luy n thì nó đ c s d ng m t cách d dàng.
V i nh ng u đi m c a mình, ngày nay, ANN đã đ c ng d ng trong r t nhi u l nh v c, ví d nh phân lo i d li u, nh n d ng m u, mô ph ng, d báo…
đem l i nhi u l i ích ph c v cho cu c s ng c a con ng i.
b. Khuy t đi m
ANN là m t “h p đen”, không đ a ra đ c m t gi i thích rõ ràng v cách mà nó gi i quy t v n đ , m c dù là v i nh ng tr ng h p m i đ a vào thì nó s cho ra các k t qu m i t ng ng.
cho bài toán đ t ra thì chúng ta ph i dùng theo ki u th – và – sai đ l a ch n ho c dùng m t s thu t toán tìm ki m t i u, ví d nh mô ph ng luy n kim, đ tìm ra
đ c c u trúc m ng thích h p nh t.
Th i gian c n thi t đ hu n luy n lâu. Tr ng h p có thay đ i trong t p hu n luy n thì b t bu c ph i hu n luy n l i cho m ng.