Neural networks là gì? Neural networks khác gì so với deep learning? Mạng lưới này được ứng dụng như thế nào trong cuộc sống? Cùng SOM tìm hiểu nhé!
Neural networks là gì?
Định nghĩa
Neural networks (mạng thần kinh nhân tạo) là là mô hình toán học, được xây dựng phỏng theo cấu trúc não người, nhằm mục tiêu xử lý thông tin tự động. Mạng thần kinh nhân tạo gồm 3 lớp chính: mã dữ liệu đầu vào, mã dữ liệu ẩn và mã dữ liệu đầu ra. Bằng cách phân tích dữ liệu đầu vào, kết nối với các lớp mã dữ liệu ẩn để phân tích các mối quan hệ với dữ liệu sẵn có, neural networks sẽ tự động trích xuất dữ liệu đầu ra nhanh chóng, chuẩn xác.
Nhìn chung, mạng thần kinh nhân tạo sẽ hoạt động theo cơ chế sau:
Bước 1. Tầng đầu vào sẽ tiếp nhận đọc và bóc tách các phần tử con của dữ liệu.
Bước 2. Các tầng ẩn sẽ xử lý, tìm kiếm trong dữ liệu có sẵn và suy luận kết quả cần trả.
Bước 3. Tầng đầu ra sẽ trả ra kết quả dựa trên suy luận của bước 2. Với các mạng lưới này càng phức tạp thì kết quả trả ra càng chi tiết.
Ban đầu, neural networks được nạp 1 số kiến thức cơ bản. Sau đó, thông qua quá trình học, neural networks có thể nhận diện và phản hồi những vấn đề phức tạp. Một số ứng dụng của mạng thần kinh nhân tạo là nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng khuôn mặt… Khuôn mặt người ở nhiều hoàn cảnh sẽ có sự khác nhau, nhưng dựa trên khả năng phân tích sự liên quan, neural networks dễ dàng phát hiện khuôn mặt của cùng 1 người.
Các phân loại của neural network
Neural networks có rất nhiều phân dạng khác nhau. Tuy nhiên, 3 phân dạng phổ biến nhất trong cuộc sống ngày nay là:
- Mạng thần kinh chuyển tiếp hay tri giác đa lớp (Multi-layer perceptrons- MLPs) được xây dựng trên các thuật toán nhằm phân tích ngôn ngữ tự nhiên- dữ liệu nhiều lớp, nhiều biến thể, và phân tích những dữ liệu phi tuyến tính khác của cuộc sống. Google đã áp dụng MLPs trong công cụ tìm kiếm nhằm hỗ trợ quá trình trải nghiệm người dùng mượt mà hơn.
- Mạng thần kinh tiếp chập (Convolutional neural networks- CNNs) khai thác các nguyên tắc của đại số tuyến tính để xác định mẫu chung của các dữ liệu đầu vào. Thông thường, phân loại này được ứng dụng chính trong việc nhận dạng hình ảnh, họa tiết…
- Mạng thần kinh tái lập (Recurrent neural networks- RNNs) tận dụng dữ liệu theo chuỗi thời gian để đưa ra dự đoán cho tương lai. Một ví dụ điển hình của phân loại này là học tập tính sự lặp lại của các sự kiện kinh tế trong quá khứ để dự báo thị trường kinh doanh.
Tuy theo lĩnh vực, vấn đề cần giải quyết mà mỗi phân loại sẽ có cách “học” và phản hồi thông tin khác nhau.
Phân biệt neural networks với deep learning
Vốn dĩ, deep learning là bước tiến được phát triển dựa trên nguyên lý của machine learning. Và, Neural network- 1 tập con là của machine learning, chính là hạt nhân phát triển deep learning. Mạng lưới có từ 2, 3 lớp cấu trúc (cấu trúc căn bản) thì được gọi là mạng thần kinh nhân tạo. Còn deep learning là hệ thống cấu trúc mạng thần kinh nhân tạo phức tạp hơn, có nhiều hơn 3 lớp.
Học sâu (deep learning) bên cạnh khả năng học, lặp lại mà còn có khả năng tư duy sáng tạo nên cần thuật toán phức tạp hơn. Cho nên mạng lưới neural network càng phức tạp thì deep learning càng “thông minh” và đủ sức đề xuất những điều mới tương tự như con người.
Ứng dụng của Neural Networks
Neural Networks đã len lỏi vào cuộc sống hiện đại và xuất hiện ở nhiều góc độ khác nhau. Có thể kể đến như:
- Nhận diện khuôn mặt: Ứng dụng điển hình nhất của mạng thần kinh nhân tạo chính là phân tích và nhận diện hình ảnh. Thế nên, khả năng nhận diện khuôn mặt chính là sự kế thừa, được triển khai phổ biến, nhất là ngành công nghiệp điện thoại thông minh. Với những thiết bị càng hiện đại, khuôn mặt sẽ càng được nhận diện nhanh chóng, kể cả trong trường hợp thiếu sáng.
- Dự đoán thị trường chứng khoán: Như đã đề cập, dự đoán là 1 năng lực vượt bậc của chuỗi thuật toán neural networks. Bởi lẽ, các chuyên gia sẽ có kiến thức giới hạn còn với mạng lưới này lại thì không. Từ đó, những dự đoán của mạng thần kinh có cơ sở vững chắc hơn cả.
- Truyền thông mạng xã hội: “Mạng xã hội ngày nay lắng nghe còn tốt hơn con người” là 1 câu nói phản ánh đúng sự thật ngày nay. Mạng thần kinh nhân tạo được ứng dụng để nghiên cứu hành vi người dùng giúp các nền tảng tiếp cận và đáp ứng nhu cầu của người dùng, trước cả khi họ nói ra.
- Phát triển lĩnh vực hàng không vũ trụ: Neural Networks đóng vai trò chủ đạo trong việc rà soát lỗi, bảo mật hệ thống và lái tự động. Ngành hàng không luôn được ưu tiên bởi khả năng quyết định tính mạng của 1 số lượng lớn con người cùng 1 lúc.
- Chăm sóc sức khỏe: Tia X, siêu âm hay chụp CT cắt lớp chính là những phát minh dựa trên mạng thần kinh nhân tạo. Phân loại mạng thần kinh tiếp chập (CNNs) sẽ tiến hành phân tích, xử lý hình ảnh và trích xuất kết quả tình trạng sức khỏe của bệnh nhân đang thăm khám.
- Xác minh chữ ký và phân tích chữ viết tay: Chữ ký liên quan đến nhiều thông tin cá nhân. Và ứng dụng này sẽ giúp quá trình xác minh công tâm, chuẩn xác thay vì phụ thuộc vào góc nhìn cảm quan của 1 nhân viên kiểm định. Còn khả năng phân tích chữ viết tay thường được áp dụng trong giáo dục, giúp quá trình chấm thi rút ngắn thời gian và tiết kiệm nhân lực.
- Dự báo thời tiết: Dự báo thời tiết trước đây chỉ mang tính tương đối. Nhưng ngày nay neural networks giúp thông tin thời tiết chính xác hơn, thậm chí dự đoán trước thiên tai 15 ngày.
Mô phỏng cách thức neural network phân tích và dự đoán khả năng mưa
Trường quản lý SOM-AIT mong rằng toàn bộ thông tin trên là hữu ích và đủ giúp cho bạn góc nhìn toàn cảnh về neural network!
Có thể bạn quan tâm:
