Về Chương 6
Hỏa Lực Mạng Nơ-ron

MÔ PHỎNG HỎA LỰC MẠNG NƠ-RON

Quan sát các tầng nơ-ron học máy lan truyền ngược (Backpropagation) để tối ưu trọng số liên kết.

Thu Nhập
Tuổi Tác
Tần Suất
TRUNG THÀNH
RỜI BỎ
⚠️ THỜI KỲ BAN ĐẦU: Độ chính xác thấp, dự đoán sai lệch. Bấm nút Huấn Luyện để tối ưu.

⚙️ HUẤN LUYỆN NƠ-RON

Tốc Độ Học (Learning Rate)0.1

Tốc độ học quá cao gây nhảy vùng, quá thấp làm chậm hội tụ.

CHỈ SỐ HỘI TỤ (AI METRICS)

Độ Chính Xác (Accuracy)45%
Kỷ Nguyên Huấn Luyện:0 / 400

TRỌNG TÂM LÝ THUYẾT

Mạng nơ-ron sâu (Deep Learning) mô phỏng cấu trúc bộ não sinh học. Lan truyền ngược (Backpropagation) là cốt lõi của học giám sát: tính toán sai lệch giữa dự đoán và thực tế, sau đó dội ngược tín hiệu lại phía trước để điều chỉnh hàng triệu trọng số khớp thần kinh (synapse weights), biến đổi mô hình từ ngây ngô thành thông tuệ.