tính từ
(thuộc) thần kinh
thần kinh
/ˈnjʊərəl//ˈnʊrəl/Nguồn gốc của từ "neural" có từ thế kỷ 17. Nó bắt nguồn từ tiếng Hy Lạp "neuron", có nghĩa là "dây thần kinh". Trong tiếng Hy Lạp cổ đại, thuật ngữ "neuron" dùng để chỉ dây thần kinh hoặc gân, và được dùng để mô tả các sợi giống như sợi chỉ truyền tín hiệu giữa các bộ phận khác nhau của cơ thể. Từ "neural" sau đó được sử dụng vào thế kỷ 19 để mô tả việc nghiên cứu hệ thần kinh, cụ thể là cấu trúc và chức năng của dây thần kinh. Nó cũng được dùng để mô tả hành vi của các tế bào thần kinh, được phát hiện có khả năng truyền và xử lý thông tin. Ngày nay, thuật ngữ "neural" được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như khoa học thần kinh, robot và trí tuệ nhân tạo, để mô tả việc nghiên cứu và ứng dụng mạng lưới thần kinh và điện toán thần kinh. Bất chấp sự tiến hóa của nó, ý nghĩa cốt lõi của "neural" vẫn bắt nguồn từ nguồn gốc của nó, ám chỉ những sợi phức tạp và tinh vi cho phép giao tiếp và kiểm soát bên trong các sinh vật sống.
tính từ
(thuộc) thần kinh
Mạng lưới nơ-ron mới do các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford phát triển đang cho thấy kết quả khả quan trong việc dự đoán chính xác kết quả của bệnh nhân dựa trên dữ liệu y tế.
Mạng nơ-ron đang được sử dụng trong xe tự lái để xử lý dữ liệu hình ảnh và cảm biến theo thời gian thực.
Mạng nơ-ron được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn gồm các chữ số viết tay để nhận dạng các con số với độ chính xác trên 99%.
Mạng nơ-ron đã đạt được hiệu suất ngang bằng con người trong một số nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh, chẳng hạn như nhận dạng động vật hoặc thực vật.
Mạng nơ-ron có khả năng hiểu ngữ cảnh của câu, cho phép thực hiện các tác vụ phức tạp hơn như dịch máy và phân tích tình cảm.
Các nhà nghiên cứu đang sử dụng mạng nơ-ron để phân tích dữ liệu di truyền và xác định các mô hình có thể dẫn đến phương pháp điều trị bệnh mới.
Mạng nơ-ron cũng đang được áp dụng vào các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như trả lời câu hỏi hoặc tạo phản hồi cho các lệnh.
Mạng nơ-ron có thể học được mẫu chữ viết tay phức tạp đặc trưng của mỗi cá nhân, giúp có thể sử dụng xác thực sinh trắc học trong các thiết bị kỹ thuật số.
Mạng nơ-ron có thể được sử dụng để tạo ra hình ảnh, âm nhạc hoặc văn bản mới và độc đáo dựa trên việc phân tích các ví dụ hiện có.
Mạng nơ-ron có khả năng liên tục học hỏi và thích ứng với các dữ liệu đầu vào mới, giúp cải thiện hiệu suất theo thời gian.
All matches