Giới thiệu sơ lược về Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN)

Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN) là một trong những nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning). Được mô phỏng dựa trên cách thức hoạt động của não bộ con người, ANN bao gồm nhiều lớp các nơ-ron (neurons) liên kết với nhau và có khả năng học từ dữ liệu, nhận diện mẫu và dự đoán.

Cấu trúc của ANN

Cấu trúc cơ bản của một mạng nơ-ron bao gồm ba lớp chính:

Lớp đầu vào (Input Layer): Nhận dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như giá cổ phiếu, khối lượng giao dịch, hoặc các chỉ số tài chính khác.

Lớp ẩn (Hidden Layers): Xử lý dữ liệu qua các nơ-ron, mỗi nơ-ron có trọng số riêng và áp dụng các hàm kích hoạt (activation functions) để đưa ra các tín hiệu dự đoán.

Lớp đầu ra (Output Layer): Cung cấp kết quả dự đoán cuối cùng, ví dụ như dự đoán xu hướng giá cổ phiếu.

Mạng nơ-ron hoạt động dựa trên việc tối ưu hóa trọng số trong các nơ-ron để giảm thiểu sai số giữa đầu ra dự đoán và kết quả thực tế. Quá trình này gọi là huấn luyện và được thực hiện qua nhiều lần (epochs), cho phép mạng nơ-ron học hỏi từ dữ liệu.

Bấm vào đây để xem bài viết tiếp theo, về ứng dụng của ANN: Ứng dụng của Mạng nơ-ron nhân tạo trong giao dịch tài chính – cổ phiếu.