Dễ hiểu về nơ-ron nhân tạo bằng Excel

(blog.ncsoft.com)

7 điểm bởi kunggom 2020-01-10 | 2 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp

Kim Hwan-hee, một nhà thiết kế game tại NCSoft, đã đăng tải trên blog NCSoft loạt bài gồm 3 phần về việc triển khai nơ-ron nhân tạo (Artificial neuron) dùng trong mạng nơ-ron nhân tạo bằng bảng tính, và thông qua học lặp lại, dùng nơ-ron này để hiện thực các cổng NOT, AND, OR. (Tiếng Hàn) Ngoài ra, ở phần cuối loạt bài, tác giả cũng đề cập đến “bài toán XOR” — một giới hạn tiêu biểu của nơ-ron nhân tạo (không thể hiện thực cổng XOR chỉ với một nơ-ron nhân tạo) — và nhắc ngắn gọn rằng để giải quyết vấn đề này, người ta xếp nhiều nơ-ron thành nhiều tầng để tạo thành mạng nơ-ron đa tầng, từ đó gợi mở cho việc học tiếp theo.

Tham khảo thêm, nơ-ron nhân tạo được dùng ở đây là phiên bản thay hàm kích hoạt từ hàm bước (Step function) sang hàm sigmoid (Sigmoid function) của Perceptron, một mô hình mạng nơ-ron nhân tạo thời kỳ đầu do Frank Rosenblatt đề xuất năm 1958. Trong trường hợp này, nơ-ron nhân tạo đó sẽ hoàn toàn tương đương với mô hình “hồi quy logistic nhị phân” (Binomial Logistic Regression) trong thống kê. (tham khảo: https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/04/02/logistic/)

[Phần chính]

1: https://blog.ncsoft.com/?p=39696

2: https://blog.ncsoft.com/?p=39823

3: https://blog.ncsoft.com/?p=40075

[Google Sheets]

1: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…

2: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…

3: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…