21 tháng 11, 2022
Mạng nơ ron nhân tạo phản ánh hành vi của bộ não con người, cho phép chương trình máy tính nhận dạng mẫu và giải quyết nhiều vấn đề phổ biến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu.
Thuật ngữ "Mạng nơ ron nhân tạo" dùng để chỉ một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence). Nhờ mạng nơ ron nhân tạo, nhiều vấn đề được giải quyết bởi máy tính mà không cần quá nhiều sự trợ giúp từ con người.
Vậy mạng nơ ron là gì? Có những loại mạng nơ ron nào? Nó được ứng dụng như thế nào trong thực tiễn? Bạn đọc có thể tham khảo thêm thông tin trong nội dung sau đây.
1. Mạng nơ ron nhân tạo - Artificial neural network là gì?
Mạng nơ-ron (NN - Neural networks), còn được gọi là mạng nơ-ron nhân tạo (ANN - Artificial neural network) hoặc mạng nơ-ron mô phỏng (SNN - Simulated neural networks), là một tập hợp con của học máy, trung tâm của thuật toán học sâu. Tên và cấu trúc của chúng được lấy cảm hứng từ bộ não con người, bắt chước cách tế bào thần kinh sinh học truyền tín hiệu cho nhau.
Nơ ron nhân tạo có các mô đun phần mềm, được gọi là nút. Mạng nơ ron nhân tạo là chương trình phần mềm hoặc thuật toán mà về cơ bản, sử dụng hệ thống máy tính để giải quyết phép toán.
Mạng thần kinh nhân tạo có cấu tạo nhiều lớp nút, bao gồm lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và lớp đầu ra. Mỗi nút, hoặc nơ-ron nhân tạo, kết nối với các nút khác có trọng số cùng ngưỡng liên quan. Chúng phối hợp, gửi tín hiệu đến nhau để cùng giải quyết vấn đề.
2. Mạng nơ ron nhân tạo hoạt động như thế nào?
Một mạng nơ ron nhân tạo cơ bản thường có cấu trúc 3 lớp như sau:
Lớp đầu vào: Thông tin cần xử lý được đưa vào mạng nơ-ron nhân tạo qua lớp đầu vào. Nút đầu vào tiếp nhận, phân loại, phân tích dữ liệu và sau đó chuyển dữ liệu sang lớp tiếp theo.
Lớp ẩn: Dữ liệu chuyển từ lớp đầu vào sang lớp ẩn, hoặc từ lớp ẩn này sang lớp ẩn khác. Mạng nơ-ron nhân tạo có thể có một hoặc nhiều lớp ẩn. Mỗi lớp ẩn phân tích dữ liệu đầu ra từ lớp trước, xử lý dữ liệu đó sâu hơn và chuyển dữ liệu sang lớp tiếp theo.
Lớp đầu ra: Lớp đầu ra trả kết quả cuối cùng của tất cả dữ liệu được xử lý trước đó bởi mạng nơ-ron nhân tạo. Lớp này có thể có một hoặc nhiều nút.
Hãy coi mỗi nút riêng lẻ là mô hình hồi quy tuyến tính của chính nó, bao gồm dữ liệu đầu vào, trọng số, độ lệch (hoặc ngưỡng) và đầu ra.
Khi dữ liệu ở lớp đầu vào được xác định, trọng số sẽ được gán. Các trọng số này giúp xác định tầm quan trọng của bất kỳ biến cụ thể nào, với những biến lớn hơn đóng góp đáng kể hơn vào đầu ra so với những đầu vào khác.
Tất cả đầu vào được nhân với trọng số tương ứng của chúng và tính tổng. Nếu đầu ra đó vượt quá một ngưỡng nhất định, nó sẽ “kích hoạt” nút, chuyển dữ liệu sang lớp tiếp theo trong mạng. Như vậy, đầu ra của một nút trở thành đầu vào của nút tiếp theo.
Hầu hết mạng nơ-ron nhân tạo đều là mạng nơ ron truyền thẳng (feedforward), chảy theo một hướng từ đầu vào đến đầu ra. Tuy nhiên, chúng cũng có thể được đào tạo để truyền ngược; nghĩa là di chuyển theo hướng từ đầu ra quay trở lại đầu vào.
Cấu tạo của mạng nơ ron nhân tạo - Ảnh: Internet
3. Các loại mạng thần kinh nhân tạo
Mạng thần kinh nhân tạo có thể được phân chia thành nhiều loại khác nhau, sử dụng cho những mục đích khác nhau. Một số đại diện mạng thần kinh phổ biến, thường gặp có thể kể đến:
Mạng Perceptron
Đây là mạng thần kinh lâu đời nhất, do Frank Rosenblatt tạo ra vào năm 1958. Nó có một lớp nơ-ron duy nhất và là dạng mạng nơ-ron đơn giản nhất.
Mạng nơ ron truyền thẳng
Mạng nơ ron truyền thẳng (Feedforward), hay còn gọi là mạng perceptron nhiều lớp (MLP - Multi-layer perceptrons), là mạng nơ ron phổ biến nhất. Chúng bao gồm một lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và một lớp đầu ra.
Như đã đề cập ở trên, mạng nơ ron truyền thẳng xử lý dữ liệu một chiều, từ lớp đầu vào đến lớp đầu ra. Mỗi nút trong cùng một lớp được kết nối với tất cả các nút trong lớp tiếp theo. Mạng truyền thẳng sử dụng một quy trình phản hồi để cải thiện dự đoán theo thời gian.
Mạng nơ ron tích chập
Hoạt động tương tự như mạng nơ ron truyền thẳng, tuy nhiên, mạng nơ ron tích chập (CNN - Convolutional neural networks) thường được sử dụng để nhận dạng hình ảnh, nhận dạng mẫu.
Những lớp ẩn trong mạng nơ-ron tích chập thực hiện chức năng toán học cụ thể, như tóm tắt hoặc sàng lọc, được gọi là tích chập. Loại mạng này khai thác nguyên tắc từ đại số tuyến tính, đặc biệt là phép nhân ma trận, để xác định các mẫu trong một hình ảnh.
Mạng thần kinh hồi quy
Mạng thần kinh hồi quy (RNN - Recurrent neural networks) ra đời với ý tưởng sử dụng một bộ nhớ nhằm lưu lại thông tin từ những bước tính toán xử lý trước. Sau đó, dựa vào nó để đưa ra dự đoán và kết quả chính xác nhất
Các thuật toán trong mạng này chủ yếu được sử dụng trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian để đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai, chẳng hạn như dự đoán thị trường chứng khoán hoặc dự báo doanh số bán hàng.
4. So sánh mạng nơ ron thần kinh và học sâu
Mạng nơ ron nhân tạo và học sâu (Deep learning) là hai khái niệm có xu hướng được dùng thay thế nhau. Do đó, rất dễ bị nhầm lẫn giữa hai công nghệ này. Tuy nhiên, chúng cũng có những điểm khác biệt.
Mạng thần kinh là một hệ thống hoạt động tương tự như tế bào thần kinh trong não người để thực hiện nhiệm vụ tính toán khác nhau nhanh hơn. Trong khi đó, học sâu là một dạng máy học đặc biệt, bắt chước cách con người học tập để thu thập kiến thức.
Mạng nơ ron nhân tạo là một phương pháp học sâu. Mặt khác, học sâu là một dạng đặc biệt của máy học. Đây là sự khác biệt chính giữa mạng nơ-ron và học sâu.
Xem thêm bài viết:
5. Ứng dụng của mạng thần kinh nhân tạo trong thực tiễn
Ý tưởng ban đầu về mạng thần kinh nhân tạo xuất hiện từ khoảng những năm 1943. Sau một khoảng thời gian dài nghiên cứu và phát triển, công nghệ này hiện được đưa vào ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống.
Nhận dạng khuôn mặt
Hệ thống nhận dạng khuôn mặt đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát, bảo mật, lưu trữ thông tin,... Mạng thần kinh tích chập được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt và xử lý hình ảnh. Một số lượng lớn hình ảnh được đưa vào cơ sở dữ liệu để huấn luyện mạng lưới thần kinh. Hình ảnh được thu thập và xử lý liên tục để đào tạo hệ thống đạt đến độ chính xác cao nhất.
Hệ thống nhận diện khuôn mặt được sử dụng rộng rãi trên thiết bị điện thoại thông minh (smart phone); kiểm soát tình trạng ra vào tại các tòa nhà chung cư, văn phòng, trung tâm thương mại; giám sát an ninh trật tự tại khu dân cư,...
Nhận dạng khuôn mặt là một trong những ứng dụng phổ biến của mạng nơ ron nhân tạo - Ảnh: Internet
Dự đoán thị trường chứng khoán
Thông thường, nhà đầu tư phải chịu rất nhiều rủi ro đến từ thị trường. Gần như không thể dự đoán thay đổi sắp tới trong thị trường chứng khoán có nhiều biến động. Những giai đoạn tăng và giảm liên tục thay đổi, rất khó có thể đoán trước trước khi mạng lưới thần kinh ra đời.
Để đưa ra dự đoán về thị trường chứng khoán chính xác nhất trong thời gian thực, MLP được sử dụng. Nó phân tích hiệu suất trong quá khứ của cổ phiếu, lợi nhuận hàng năm và tỷ lệ phi lợi nhuận được xem xét để xây dựng mô hình dự đoán.
Mạng xã hội
Đối với ứng dụng mạng xã hội, mạng nơ ron nhân tạo hoạt động như một công cụ phân tích dữ liệu, nghiên cứu hành vi của người dùng. Dữ liệu được chia sẻ hàng ngày thông qua các cuộc trò chuyện ảo sẽ được sao chép, thu thập, xử lý và đưa ra dự đoán nhằm tăng tính cạnh tranh.
MLP cũng giúp dự báo xu hướng truyền thông xã hội, xem xét cũng như đánh giá một số yếu tố cần thiết như trang cá nhân, trang cộng đồng có được yêu thích không. Nhờ đó, người dùng có thể xây dựng kế hoạch cụ thể để cải thiện chất lượng trang của mình.
Quốc phòng
Quốc phòng được xem là xương sống của mọi quốc gia. Mạng lưới thần kinh nhân tạo giúp định hình hoạt động phòng thủ tại các quốc gia phát triển, ứng dụng công nghệ tiên tiến. Hoa Kỳ, Vương Quốc Anh và Nhật Bản là những quốc gia điển hình sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để phát triển chiến lược phòng thủ tích cực.
Mạng lưới thần kinh nhân tạo được sử dụng trong hậu cần, phân tích tấn công vũ trang và vị trí đối tượng. Chúng cũng được sử dụng trong tuần tra trên không, trên biển hoặc điều khiển máy bay không người lái tự động.
Phương tiện bay, tàu ngầm không người lái và phương tiện tự hành trên biển sử dụng mạng nơ ron tích chập để xử lý hình ảnh. Mạng thần kinh tích chập cũng được sử dụng để xác định sự hiện diện của các đường hầm - những tuyến đường đi lại bất hợp pháp giữa hai quốc gia.
Chăm sóc sức khỏe
Người dân thời hiện đại đang tận dụng lợi thế của công nghệ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. CNN được sử dụng trong ngành chăm sóc sức khỏe để phát hiện tia X, CT Scan và siêu âm.
Ngoài những ứng dụng nêu trên, mạng nơ ron nhân tạo còn có vô số ứng dụng thực tiễn khác. Các lớp liên kết với nhau có thể hoạt động liên tục, đưa ra kết quả bất ngờ chỉ với một số dữ liệu đầu vào đơn giản.
Thuật toán mạng nơ ron thần kinh nhân tạo đã đơn giản hóa việc đánh giá dữ liệu, đưa ra dự đoán và khắc phục vấn đề của nhiều thuật toán truyền thống. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ này như hiện nay, thế giới có thể mong đợi những bước ngoặt lớn hơn nữa trong tương lai.
