perceptron

noun

Nghĩa tiếng Việt

Mức độ thông thạo:

Đang học

Định nghĩa & Giải nghĩa 'Perceptron'

Giải nghĩa Tiếng Việt

Một loại nút mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng đưa ra các quyết định nhị phân, ban đầu được hình thành như một cách để mô hình hóa cách bộ não con người hoạt động.

Definition (English Meaning)

A type of artificial neural network node that can make binary decisions, originally conceived as a way to model how the human brain works.

Ví dụ Thực tế với 'Perceptron'

"The perceptron is a fundamental building block in the field of neural networks."

"Perceptron là một khối xây dựng cơ bản trong lĩnh vực mạng nơ-ron."
"The professor explained how a perceptron learns to classify data."

"Giáo sư giải thích cách một perceptron học để phân loại dữ liệu."
"The limitations of a single-layer perceptron led to the development of more complex neural network architectures."

"Những hạn chế của một perceptron một lớp đã dẫn đến sự phát triển của các kiến trúc mạng nơ-ron phức tạp hơn."

Từ loại & Từ liên quan của 'Perceptron'

Các dạng từ (Word Forms)

Noun: perceptron

Đồng nghĩa (Synonyms)

Trái nghĩa (Antonyms)

Từ liên quan (Related Words)

Lĩnh vực (Subject Area)

Ghi chú Cách dùng 'Perceptron'

Mẹo sử dụng (Usage Notes)

Perceptron là một thuật toán để học các hàm phân loại nhị phân. Nó là một khối xây dựng cơ bản của các mạng nơ-ron sâu hơn và phức tạp hơn. Điểm mạnh của perceptron nằm ở khả năng học các mẫu tuyến tính, nhưng nó có những hạn chế đáng kể khi xử lý các vấn đề phi tuyến tính. Khái niệm này đóng vai trò nền tảng trong sự phát triển ban đầu của trí tuệ nhân tạo.

Giới từ đi kèm (Prepositions)

of: 'the perceptron of a neural network' (perceptron của một mạng nơ-ron), chỉ một thành phần thuộc về một hệ thống lớn hơn; as: 'used as a perceptron' (được sử dụng như một perceptron), chỉ vai trò hoặc chức năng của nó.

Ngữ pháp ứng dụng với 'Perceptron'

Rule: tenses-future-perfect

Loại câu	Ví dụ Tiếng Anh	Bản dịch Tiếng Việt
Khẳng định	By the time AI researchers celebrate the field's centennial, they will have thoroughly explored the capabilities of the perceptron.	Vào thời điểm các nhà nghiên cứu AI kỷ niệm một trăm năm của lĩnh vực này, họ sẽ khám phá triệt để khả năng của perceptron.
Phủ định	By 2030, many believe that we won't have fully understood all the limitations of the single-layer perceptron.	Đến năm 2030, nhiều người tin rằng chúng ta sẽ chưa hiểu hết tất cả những hạn chế của perceptron một lớp.
Nghi vấn	Will future AI models have completely surpassed the early perceptron in terms of learning efficiency?	Liệu các mô hình AI trong tương lai có vượt qua hoàn toàn perceptron ban đầu về hiệu quả học tập không?