19 lượt xem

Neural network là gì? Vai trò và ứng dụng của neural network | Educationuk-vietnam.org

Mạng nơron là gì? Các thành phần và ứng dụng của mạng nơron là gì? Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi trên, đây là câu trả lời cho bạn.

Mạng nơron là gì?

Mạng nơ-ron, còn được gọi là Mạng nơ-ron nhân tạo, là một mạng sử dụng các mô hình toán học phức tạp để xử lý thông tin. Chúng dựa trên mô hình hoạt động của các tế bào thần kinh và khớp thần kinh trong não người. Tương tự như não người, một mạng lưới thần kinh nhân tạo kết nối các nút đơn giản, còn được gọi là tế bào thần kinh. Và một tập hợp các nút như vậy tạo thành một mạng lưới các nút, do đó có tên là mạng nơ-ron nhân tạo.

Tương tự như bộ não của con người, trong một mạng nơ-ron nhân tạo, một loạt các thuật toán được sử dụng để xác định và nhận ra các mối quan hệ trong các tập dữ liệu. Mạng thần kinh nhân tạo được sử dụng trong nhiều công nghệ và ứng dụng khác nhau như trò chơi điện tử, thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, lọc phương tiện truyền thông xã hội, dịch tự động và chẩn đoán y tế. Đáng ngạc nhiên là mạng nơ-ron được sử dụng cho các hoạt động truyền thống và sáng tạo, chẳng hạn như hội họa và nghệ thuật.

“Mạng nơ-ron phản ánh hành vi của não người, cho phép các chương trình máy tính nhận ra các mối quan hệ trong dữ liệu và giải quyết các vấn đề phổ biến trong AI, học máy và học sâu (deep learning).

Các thành phần của mạng nơron là gì?

Ba thành phần chính của mạng nơron bao gồm:

Lớp đầu vào đại diện cho dữ liệu đầu vào.

READ  Soạn bài Ôn tập và kiểm tra phần Tiếng Việt (tập 1) | Educationuk-vietnam.org

– Lớp ẩn đại diện cho các nút trung gian phân chia không gian lối vào thành các vùng biên giới (mềm). Nó cần một tập hợp các đầu vào có trọng số và tạo ra kết quả thông qua một chức năng kích hoạt.

– Lớp đầu ra đại diện cho đầu ra của mạng nơron.

Các mạng nơ-ron nhân tạo có hoạt động không?

Như chúng ta đã thấy trong phần Các thành phần của mạng nơ-ron là gì, mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng các lớp xử lý toán học khác nhau để hiểu thông tin mà nó được cung cấp. Thông thường, một mạng nơ-ron nhân tạo có hàng chục đến hàng triệu nơ-ron nhân tạo – được gọi là các đơn vị – được sắp xếp thành một loạt các lớp. Lớp đầu vào nhận các loại thông tin khác nhau từ thế giới bên ngoài. Đây là những dữ liệu mà mạng dự định xử lý hoặc học hỏi. Từ lớp đầu vào, dữ liệu đi qua một hoặc nhiều lớp ẩn khác. Công việc của các lớp ẩn là biến đầu vào thành thứ mà lớp đầu ra có thể sử dụng.

Hầu hết các mạng nơ-ron nhân tạo được kết nối hoàn toàn theo từng lớp. Các kết nối này có trọng lượng; Con số càng cao, tác động của một lớp lên lớp khác, tương tự như não người. Khi dữ liệu đi qua mỗi lớp, mạng nơ-ron sẽ tìm hiểu thêm về dữ liệu. Ở phía bên kia của lưới là các lớp đầu ra, và ở đây nhập đầu ra từ dữ liệu gốc.

Các nhà khoa học thần kinh đã học được rất nhiều điều về bộ não con người kể từ khi các nhà khoa học máy tính lần đầu tiên thử nghiệm mạng lưới thần kinh nhân tạo. Một trong những điều họ học được là các phần khác nhau của não chịu trách nhiệm xử lý các khía cạnh khác nhau của thông tin và các phần này được sắp xếp theo thứ bậc. Vì vậy, thông tin đến sẽ đi vào não và ở mỗi cấp độ tế bào, thông tin được phân tích sâu hơn. Đây chính xác là cơ chế mà mạng nơ-ron đang cố gắng sao chép.

READ  Tổng hợp thông tin về số điện thoại tổng đài Grab và các dịch vụ khác | Educationuk-vietnam.org

Để các mạng nơron nhân tạo có thể học được, chúng phải có một lượng lớn thông tin được gọi là một nhóm các cặp đến và đi để huấn luyện trong nhóm huấn luyện. Khi bạn đang cố gắng dạy một mạng nơ-ron nhân tạo cách phân biệt mèo với chó, nhóm đào tạo sẽ cung cấp hàng nghìn hình ảnh được gắn nhãn là chó để mạng nơ-ron bắt đầu học. Sau khi được đào tạo với một lượng dữ liệu đáng kể, anh ta sẽ cố gắng phân loại dữ liệu trong tương lai dựa trên những gì anh ta nghĩ rằng anh ta đang nhìn thấy (hoặc nghe thấy, tùy thuộc vào tập dữ liệu) trong lớp học.

Trong quá trình đào tạo, việc sản xuất máy được so sánh với mô tả do con người tạo ra về những gì cần quan sát. Nếu chúng giống nhau, chiếc xe được xác nhận. Nếu không chính xác, anh ta sử dụng phương pháp truyền ngược để điều chỉnh việc học của mình – chuyển các lớp để điều chỉnh phương trình toán học. Đây được gọi là học tập chuyên sâu – đó là điều làm cho mạng trở nên thông minh.

Các ứng dụng của mạng nơron nhân tạo

Với số lượng lớn các ứng dụng được phân phối mỗi ngày, bây giờ là thời điểm tốt nhất để biết về các ứng dụng nơ-ron nhân tạo, học máy và trí tuệ nhân tạo. Một số trong số chúng được thảo luận dưới đây:

READ  Sự tích hồ Ba Bể trang 8 SGK Tiếng Việt 4 tập 1 | Educationuk-vietnam.org

Nhận dạng chữ viết tay

Một mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng để chuyển đổi các ký tự viết tay thành các ký tự kỹ thuật số mà máy có thể nhận dạng được.

Dự báo giao dịch chứng khoán

Học bổng rất khó để theo dõi và hiểu rõ. Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán. Một mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể kiểm tra nhiều yếu tố và dự đoán giá cả hàng ngày, điều này sẽ giúp ích cho các nhà môi giới chứng khoán.

Chuyên gia du lịch vấn đề bán hàng

Danh mục này đề cập đến việc tìm ra một tuyến đường tối ưu để đi lại giữa các thành phố trong một khu vực nhất định. Mạng nơ-ron nhân tạo giúp giải quyết các vấn đề mang lại thu nhập cao hơn với chi phí tối thiểu. Các cân nhắc về hậu cần là rất lớn và ở đây chúng ta cần phải tìm ra các tuyến đường đi lại tối ưu để các nhà cung cấp có thể di chuyển từ nơi này đến nơi khác.

Nén hình ảnh

Ý tưởng đằng sau mạng nơ-ron nén dữ liệu nhân tạo là lưu trữ, mã hóa và tái tạo lại hình ảnh thực tế. Chúng tôi có thể tối ưu hóa kích thước dữ liệu của mình bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nén hình ảnh. Nó là ứng dụng lý tưởng để tiết kiệm bộ nhớ và tối ưu hóa nó.

Hy vọng với một số thông tin cơ bản về mạng nơ ron là gì, bạn sẽ có thêm nhiều thông tin hữu ích.

Tramvaj Huynh