Mạng neural là một công cụ tính toán mềm được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như:
điều khiển và tự  động hóa;  điện tử  viễn thông; công nghệ  thông tin… Sự  thành công của một mạng
neural nhân tạo phụ  thuộc rất lớn vào quá trình luyện mạng. Kết quả  luyện mạng phụ  thuộc vào hai
yếu tố  là thuật toán luyện mạng và bộ  trọng số  ban đầu. Bài báo này nghiên cứu sự  ảnh hưởng  của
bộ  trọng số  khởi tạo ban đầu tới kết quả  luyện mạng neural với cùng một thuật toán luyện mạng. Sự
ảnh hưởng này sẽ thể hiện rõ khi mạng neural có mặt lỗi đặc biệt, ví dụ như mặt lỗi có dạng lòng khe.
Các kết quả  nghiên cứu này góp phần quan trọng trong việc cải tiến thuật toán học của mạng neural
nói chung và mạng neural có mặt lỗi đặc biệt nói riêng.

Tải file The Influence of Initial Weights During Neural Network Training tại đây