Neural Network là gì? Ứng dụng thực tế của mạng thần kinh

Neural Network là gì?

Neural Network: Mạng nơ-ron, mạng thần kinh hay còn được gọi là mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) hoặc mạng nơ-ron mô phỏng (SNN).

Neural Network là một tập con của học máy (Machine Learning) và là trung tâm của các thuật toán học sâu (Deep Learning). Tên và cấu trúc của mạng thần kinh được lấy cảm hứng từ bộ não con người, bắt chước cách các tế bào thần kinh sinh học truyền tín hiệu cho nhau.

Neural Network bao gồm một lớp nút, chứa lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và lớp đầu ra. Mỗi nút kết nối với nút khác có trọng số và ngưỡng liên quan. Nếu đầu ra của bất kỳ nút riêng lẻ nào cao hơn giá trị ngưỡng đã chỉ định, nút đó sẽ được kích hoạt, gửi dữ liệu đến lớp tiếp theo của mạng. Ngược lại thì sẽ không có dữ liệu nào được chuyển sang lớp tiếp theo của mạng.

Mạng lưới thần kinh dựa vào dữ liệu đào tạo để tìm hiểu và cải thiện độ chính xác của chúng theo thời gian. Tuy nhiên, một khi các thuật toán học này được tinh chỉnh để đạt được độ chính xác, chúng sẽ là công cụ mạnh mẽ trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo AI, cho phép chúng ta phân loại và phân cụm dữ liệu với tốc độ cao. Các tác vụ như  trong nhận dạng giọng nói hay nhận dạng hình ảnh có thể chỉ mất vài phút thay vì hàng giờ như cách nhận dạng thủ công của các chuyên gia con người. Một trong những mạng thần kinh nổi tiếng nhất là thuật toán tìm kiếm của Google.

Cách Neural Network hoạt động

Nếu xem mỗi nút riêng lẻ là mô hình hồi quy tuyến tính (linear regression model) của chính nó, chứa dữ liệu đầu vào (w), trọng số (x), độ lệch (hoặc ngưỡng) (b) và đầu ra, công thức sẽ như sau:

Khi một lớp đầu vào được xác định, các trọng số tương ứng sẽ được gán. Các trọng số này giúp xác định tầm quan trọng của bất kỳ biến cụ thể nào, những biến lớn hơn đóng góp đáng kể hơn vào đầu ra. Tất cả các đầu vào sau đó được nhân với trọng số tương ứng và tính tổng. Sau đó, đầu ra được chuyển đến một chức năng kích hoạt, nhằm xác định đầu ra. Nếu đầu ra vượt quá ngưỡng nhất định, nó sẽ kích hoạt nút, chuyển dữ liệu sang lớp tiếp theo trong mạng. Điều này dẫn đến đầu ra của một nút trở thành đầu vào của nút tiếp theo..

Cùng phân tích cụ thể hơn trong ví dụ: Liệu bạn có nên đi lướt sóng hay không (Có: 1, Không: 0). Quyết định đi hay không đi là kết quả dự đoán (y-hat). Giả sử ba yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lướt sóng của bạn là:

• Sóng có tốt không? (Có: ​​1, Không: 0)
• Vị trí lướt sóng còn trống? (Có: ​​1, Không: 0)
• Có cuộc tấn công của cá mập này xảy ra gần đây không? (Có: ​​0, Không: 1)

Sau đó, các dữ liệu đầu vào được cung cấp là:

• X1 = 1, vì có cuộn sóng
• X2 = 0, vì đám đông đã không lướt sóng nữa
• X3 = 1, vì gần đây không có cá mập 

Bây giờ, chúng ta cần gán một số trọng số để xác định tầm quan trọng của các dữ liệu đầu vào ở trên. Trọng số lớn hơn biểu thị rằng các biến cụ thể có tầm quan trọng lớn hơn đối với quyết định hoặc kết quả. Giả sử:

• W1 = 5, vì những đợt sóng lớn không xuất hiện thường xuyên
• W2 = 2, vì bạn đã quen với đám đông
• W3 = 4, vì bạn sợ cá mập

Cuối cùng, chẳng hạn giá trị ngưỡng là 3, giá trị này sẽ chuyển thành giá trị sai lệch là –3. Với tất cả các đầu vào khác nhau, chúng ta có thể bắt đầu thêm các giá trị vào công thức để có được đầu ra mong muốn.

• Y-hat = (1*5) + (0*2) + (1*4) - 3 = 6

Nếu sử dụng hàm kích hoạt từ đầu phần này, chúng ta có thể xác định rằng đầu ra của nút này sẽ là 1 (vì 6 > 0). Trong trường hợp này, bạn sẽ lướt sóng; nhưng nếu điều chỉnh trọng số hoặc ngưỡng, chúng ta có thể đạt được những kết quả khác với mô hình. 

Khi quan sát một quyết định, như trong ví dụ trên, chúng ta có thể thấy mạng thần kinh có thể đưa ra các quyết định ngày càng phức tạp như thế nào tùy thuộc vào đầu ra của các quyết định hoặc lớp trước đó.

Các loại Neural Network

Mạng thần kinh có thể được phân loại thành nhiều loại khác nhau và được sử dụng cho các mục đích khác nhau. Dưới đây không phải là danh sách đầy đủ về các loại Neural Network, nhưng danh sách dưới đây sẽ là đại diện cho các loại mạng thần kinh phổ biến nhất mà bạn sẽ gặp trong các trường hợp sử dụng phổ biến của nó:

Perceptron

Perceptron là mạng thần kinh lâu đời nhất, do Frank Rosenblatt tạo ra vào năm 1958. Nó có một nơ-ron duy nhất và là dạng mạng nơ-ron đơn giản nhất:

Feedforward neural network

Mạng thần kinh chuyển tiếp, hay còn gọi là perceptron nhiều lớp (MLP), bao gồm một lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và một lớp đầu ra. Dù thường được gọi là MLP, nhưng Mạng thần kinh chuyển tiếp thực sự sẽ bao gồm các nơ-ron sigmoid, chứ không phải các perceptron, vì hầu hết các vấn đề trong thế giới thực đều là phi tuyến tính. Dữ liệu thường được đưa vào các mô hình này để đào tạo. Feedforward neural network là nền tảng của thị giác máy tính CV, xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP và các mạng thần kinh khác.

Convolutional neural network (CNN) 

Mạng nơ ron tích chập tương tự như mạng chuyển tiếp, nhưng chúng thường được sử dụng trong vai trò nhận dạng hình ảnh, nhận dạng mẫu và/hoặc thị giác máy tính. Các mạng này khai thác các nguyên tắc từ đại số tuyến tính, đặc biệt là phép nhân ma trận, để xác định các mẫu trong một hình ảnh.

Recurrent neural network (RNN)

Mạng thần kinh hồi quy được xác định bởi các vòng phản hồi của chúng. Các thuật toán học này chủ yếu được tận dụng khi sử dụng 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.

Neural Network và Deep Learning: Sự khác biệt là gì? 

Học sâu và mạng thần kinh có xu hướng được sử dụng thay thế và rất dễ gây ra sự nhầm lẫn. Điều cần chú ý là “deep” trong Deep Learning chỉ đề cập đến độ sâu của các lớp trong mạng lưới thần kinh. Một mạng thần kinh bao gồm hơn ba lớp được coi là một thuật toán học sâu. Một mạng nơ-ron chỉ có hai hoặc ba lớp thì chỉ là một mạng nơ-ron cơ bản.

Các thuộc tính của Neural Network

Với khả năng giải quyết vấn đề giống như con người và áp dụng kỹ năng đó vào các tập dữ liệu khổng lồ, mạng nơ-ron sở hữu các thuộc tính mạnh mẽ sau:

• Học tập thích ứng: Giống như con người, mạng nơ-ron mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp và phi tuyến tính cũng như xây dựng dựa trên kiến ​​thức trước đó.
• Tự tổ chức: Khả năng phân cụm và phân loại lượng dữ liệu khổng lồ làm cho các mạng thần kinh trở nên đặc biệt phù hợp để tổ chức các vấn đề hình ảnh phức tạp do phân tích hình ảnh y tế đặt ra.
• Hoạt động theo thời gian thực: Mạng nơ-ron có thể cung cấp câu trả lời theo thời gian thực, như trường hợp của ô tô tự lái và điều hướng bằng máy bay không người lái.
• Dự đoán: Khả năng dự đoán dựa trên các mô hình của Neural Network có nhiều ứng dụng, bao gồm cả thời tiết và giao thông.
• Khả năng chịu lỗi: Khi các phần quan trọng của mạng bị mất hoặc thiếu, mạng thần kinh có thể tự điền vào chỗ trống. Khả năng này đặc biệt hữu ích trong thám hiểm không gian, nơi luôn có khả năng xảy ra sự cố của các thiết bị điện tử.

Ứng dụng của Neural Network

Ứng dụng kỹ thuật của mạng thần kinh

• Hàng không vũ trụ: Mô phỏng và phát hiện lỗi thành phần máy bay, hệ thống điều khiển máy bay hiệu suất cao và mô phỏng đường bay;
• Ô tô: Cải thiện hệ thống hướng dẫn, phát triển hệ thống truyền lực, cảm biến ảo và máy phân tích hoạt động bảo trì
• Điện tử: Phân tích lỗi chip, bố trí chip mạch, thị giác máy, mô hình phi tuyến tính, dự đoán chuỗi mã, điều khiển quy trình và tổng hợp giọng nói
• Cơ học: Giám sát tình trạng, mô hình hóa hệ thống và kiểm soát
• Robotics: Robot xe nâng, bộ điều khiển thao tác, điều khiển quỹ đạo và hệ thống tầm nhìn
• Viễn thông: Điều khiển mạng ATM, dịch vụ thông tin tự động, nhận dạng chữ viết tay, dịch ngôn ngữ nói theo thời gian thực và nhận dạng mẫu (khuôn mặt, đối tượng, dấu vân tay, phân tích cú pháp ngữ nghĩa, kiểm tra chính tả, xử lý tín hiệu và nhận dạng giọng nói)...

Ứng dụng kinh doanh của mạng lưới thần kinh

• Ngân hàng: Đánh giá đơn xin vay và tín dụng, đánh giá rủi ro và gian lận cũng như các khoản nợ quá hạn
• Phân tích kinh doanh: Lập mô hình hành vi khách hàng, phân khúc khách hàng, nghiên cứu thị trường, cấu trúc thị trường và các mô hình tiêu hao, vỡ nợ, mua hàng và gia hạn…
• Quốc phòng: Chống khủng bố, nhận dạng khuôn mặt, trích xuất tính năng, khử tiếng ồn, phân biệt đối tượng, cảm biến, sonar, radar và xử lý tín hiệu hình ảnh, nhận dạng tín hiệu/hình ảnh, theo dõi mục tiêu và điều khiển vũ khí
• Giáo dục: Phần mềm học tập thích ứng, dự báo động, phân tích và dự báo hệ thống giáo dục, mô hình hóa hiệu suất của học sinh và hồ sơ cá nhân
• Tài chính: Xếp hạng trái phiếu doanh nghiệp, phân tích tài chính doanh nghiệp, phân tích sử dụng hạn mức tín dụng, dự đoán giá tiền tệ, tư vấn khoản vay, sàng lọc thế chấp, thẩm định bất động sản và giao dịch danh mục đầu tư
• Y tế: Phân tích tế bào ung thư, phân tích điện tâm đồ và điện não đồ, tư vấn xét nghiệm trong phòng cấp cứu, giảm chi phí và cải thiện chất lượng cho hệ thống bệnh viện, tối ưu hóa quy trình cấy ghép và thiết kế bộ phận giả
• Chứng khoán: Tự động xếp hạng trái phiếu, phân tích thị trường và hệ thống tư vấn giao dịch chứng khoán
• Giao thông vận tải: Hệ thống định tuyến, hệ thống chẩn đoán phanh xe tải và lập lịch trình xe

Neural Network sở hữu các lớp liên kết với nhau (như một bản sao của bộ não con người), nên có thể thực hiện được rất nhiệm vụ việc chỉ với một số đầu vào đơn giản. Có thể thấy, mạng thần kinh là một thành phần quan trọng trong cuộc sống hiện nay. Chắc hẳn, từ những thông tin nêu trên bạn đã hiểu rõ về Neural Network rồi đúng không? Đừng quên tìm hiểu thêm về những khái niệm công nghệ khác tại website meeyland.com