Neural Network (Mạng neural) là gì?

Cấu trúc tính toán mô phỏng cách neuron trong não kết nối, là nền tảng của deep learning hiện đại.

Updated: May 2, 2026 · 2 min read

Neural Network (mạng neural nhân tạo) là một mô hình toán học lấy cảm hứng từ cách neuron (nơ-ron) trong não con người kết nối với nhau. Đây là nền tảng của deep learning và mọi LLM hiện nay.

Cấu trúc cơ bản

[Input Layer] → [Hidden Layer 1] → [Hidden Layer 2] → ... → [Output Layer]
   (input)      (xử lý trung gian)                            (kết quả)

Mỗi node (“neuron”) nhận tín hiệu từ các node lớp trước, nhân với weight (trọng số), cộng lại, rồi đi qua một activation function (hàm kích hoạt) để quyết định có “kích hoạt” hay không.

Cách neural network “học”

Quá trình training:

Cho mạng dự đoán trên dữ liệu mẫu
So sánh dự đoán với đáp án đúng → tính sai số
Backpropagation: truyền sai số ngược về để chỉnh weights
Lặp lại hàng triệu lần → mạng dần dự đoán chính xác hơn

Các loại neural network phổ biến

Loại	Dùng cho	Ví dụ
Feedforward	Dữ liệu cấu trúc	Dự đoán giá nhà
CNN (Convolutional)	Ảnh	Nhận diện vật thể
RNN/LSTM	Chuỗi (text, audio)	Dịch máy đời cũ
Transformer	Chuỗi dài, parallelizable	LLM hiện đại (GPT, Claude)
Diffusion	Sinh ảnh	Midjourney, Stable Diffusion

Neural network có thực sự giống não người?

Tên “neural” gây hiểu lầm. Mạng neural nhân tạo:

Giống: ý tưởng “nhiều đơn vị nhỏ kết nối tạo ra hành vi phức tạp”
Khác: cơ chế hoạt động của neuron sinh học phức tạp gấp nghìn lần; não tiêu thụ ~20W trong khi GPT-4 tiêu thụ MWh để train

Nói cách khác: chỉ là cảm hứng, không phải mô phỏng.