Mỗi tế bào thần kinh này được kết nối với các tế bào thần kinh khác theo cách sắp xếp phức tạp tại các khớp thần kinh. Bây giờ, bạn có đang tự hỏi điều này có liên quan như thế nào đến Mạng nơ ron nhân tạo không? Mạng nơ ron nhân tạo được mô phỏng theo các nơ-ron trong não người. Hãy cùng xem chi tiết chúng là gì và chúng tìm hiểu thông tin như thế nào.
Mạng nơ ron nhân tạo là gì?
Mạng nơ ron nhân tạo (ANN) gồm các đơn vị nơ-ron được sắp xếp thành các lớp. Một lớp có thể có hàng chục đến hàng triệu đơn vị, tùy vào mức độ phức tạp của mạng. Thông thường, ANN có lớp đầu vào, lớp đầu ra và các lớp ẩn. Lớp đầu vào nhận dữ liệu từ bên ngoài, truyền qua các lớp ẩn để chuyển thành dữ liệu giá trị cho lớp đầu ra.
Trong phần lớn các mạng nơ ron, các đơn vị được kết nối với nhau từ lớp này sang lớp khác. Mỗi kết nối này có trọng số xác định ảnh hưởng của đơn vị này đến đơn vị khác. Khi dữ liệu được truyền từ đơn vị này sang đơn vị khác, mạng nơron sẽ tìm hiểu ngày càng nhiều về dữ liệu và cuối cùng sẽ tạo ra kết quả đầu ra từ lớp đầu ra.
Cấu trúc và hoạt động của tế bào thần kinh người là cơ sở cho ANN. Lớp đầu vào nhận dữ liệu từ bên ngoài, chuyển qua lớp ẩn, nơi các nơ-ron tính tổng có trọng số từ các lớp trước và chuyển tới lớp sau. Trọng số các kết nối được điều chỉnh trong quá trình đào tạo để tối ưu hóa hiệu suất mô hình.
Tế bào nơ ron nhân tạo và tế bào nơ ron sinh học
Khái niệm mạng nơ ron nhân tạo xuất phát từ các tế bào nơ ron sinh học được tìm thấy trong não động vật. Vì vậy, chúng có rất nhiều điểm tương đồng về cấu trúc và chức năng.
Cấu trúc
Cấu trúc của mạng nơ ron nhân tạo được lấy cảm hứng từ các tế bào nơ ron sinh học. Một tế bào nơ ron sinh học có thân tế bào hoặc soma để xử lý các xung động, các sợi nhánh để nhận chúng và một sợi trục truyền chúng đến các tế bào thần kinh khác. Các nút đầu vào của mạng nơ ron nhân tạo nhận tín hiệu đầu vào, các nút lớp ẩn tính toán các tín hiệu đầu vào này và các nút lớp đầu ra tính toán đầu ra cuối cùng bằng cách xử lý kết quả của lớp ẩn bằng các hàm kích hoạt.
| Nơ ron sinh học | Nơ ron nhân tạo |
|---|---|
| Sợi nhánh | Đầu vào |
| Nhân tế bào hay Soma | Các nút |
| Khớp thần kinh | Giá trị trọng lượng |
| Sợi trục | Đầu ra |
Các khớp thần kinh
Khớp thần kinh là liên kết giữa các tế bào nơ ron sinh học, cho phép truyền xung từ đuôi gai đến cơ thể tế bào. Trong tế bào thần kinh nhân tạo, khớp thần kinh là trọng số nối các nút trong lớp này với lớp tiếp theo. Sức mạnh của liên kết được xác định bởi giá trị trọng lượng.
Học tập
Trong tế bào nơ ron sinh học, học tập diễn ra trong nhân tế bào, nơi xử lý các xung động. Nếu xung động đủ mạnh để đạt ngưỡng, một điện thế hoạt động được tạo ra và truyền qua các sợi trục. Khả năng này là nhờ tính dẻo của khớp thần kinh, cho phép chúng thay đổi sức mạnh theo thời gian.
Trong mạng nơ ron nhân tạo, lan truyền ngược là kỹ thuật học giúp điều chỉnh trọng số giữa các nút, dựa trên lỗi hoặc sự khác biệt giữa kết quả dự đoán và kết quả thực tế.
| Nơ ron sinh học | Nơ ron nhân tạo |
|---|---|
| Độ dẻo của khớp thần kinh | Lan truyền ngược |
Kích hoạt
Trong tế bào nơ ron sinh học, kích hoạt là tốc độ bắn của tế bào thần kinh xảy ra khi các xung lực đủ mạnh để đạt đến ngưỡng. Trong mạng nơ-ron nhân tạo, một hàm toán học được gọi là hàm kích hoạt sẽ ánh xạ đầu vào thành đầu ra và thực hiện kích hoạt.
Mạng nơ ron nhân tạo được dạy như thế nào?
Mạng nơ ron nhân tạo (ANN) được đào tạo bằng cách sử dụng tập huấn luyện. Nếu muốn nhận dạng mèo, ANN sẽ học từ hàng nghìn hình ảnh mèo. Sau khi huấn luyện, ANN sẽ phân loại hình ảnh là mèo hay không. Con người sẽ xác nhận đầu ra của ANN. Nếu sai, lan truyền ngược sẽ điều chỉnh trọng số kết nối. Quá trình này tiếp tục cho đến khi ANN nhận dạng chính xác.
Các loại mạng nơ ron nhân tạo
Mạng nơ ron Feedforward
Mạng nơ-ron Feedforward là một trong những mạng nơ-ron nhân tạo cơ bản nhất. Trong ANN này, dữ liệu hoặc đầu vào được cung cấp sẽ truyền theo một hướng duy nhất. Nó đi vào ANN thông qua lớp đầu vào và thoát ra qua lớp đầu ra trong khi các lớp ẩn có thể tồn tại hoặc không tồn tại. Vì vậy, mạng nơ ron Feedforward chỉ có sóng lan truyền phía trước và thường không có sóng lan truyền ngược.
Mạng nơ ron chuyển đổi
Mạng nơ ron chuyển đổi giống mạng Feedforward nhưng có lớp tích chập. Các phép toán tích chập được áp dụng lên đầu vào. Kết quả đầu ra được chuyển qua lớp tiếp theo. CNN hữu ích trong xử lý giọng nói, hình ảnh và thị giác máy tính.
Mạng nơ ron mô-đun
Mạng nơ ron mô-đun chứa nhiều mạng nơ ron hoạt động độc lập. Mỗi mạng thực hiện một nhiệm vụ phụ và sử dụng đầu vào khác nhau. Ưu điểm là giảm độ phức tạp bằng cách chia quy trình tính toán lớn thành các thành phần nhỏ.
Hàm cơ sở xuyên tâm (RBF) mạng nơ ron
Các hàm cơ sở xuyên tâm là những hàm xem xét khoảng cách của một điểm liên quan đến tâm. Hàm RBF có hai lớp: lớp ẩn và lớp đầu ra. Đầu vào được ánh xạ vào các hàm cơ sở Radial. RBF thường được dùng để mô hình hóa xu hướng hoặc hàm cơ bản.
Mạng nơ ron tái phát
Mạng nơ ron tái phát lưu đầu ra của lớp và đưa nó trở lại đầu vào. Lớp đầu tiên giống mạng nơ ron chuyển tiếp. Sau khi tính toán, đơn vị nhớ thông tin từ bước trước. Thông tin này giúp RNN thực hiện các phép tính.
Ứng dụng
Truyền thông đa phương tiện
ANN được sử dụng trong truyền thông đa phương tiện. Chẳng hạn, tính năng “Những người bạn có thể biết” trên Facebook gợi ý bạn bè. Nó phân tích hồ sơ, sở thích và bạn bè. Một ứng dụng khác là nhận dạng khuôn mặt, sử dụng mạng nơ ron để khớp điểm tham chiếu trên khuôn mặt.
Tiếp thị và Bán hàng
Trang thương mại điện tử như Amazon và Flipkart đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt web của bạn. Zomato, Swiggy hiển thị nhà hàng dựa trên sở thích và lịch sử đặt món. Các trang như dịch vụ phim, khách sạn cũng làm vậy bằng cách cá nhân hóa tiếp thị. ANN giúp điều chỉnh chiến dịch tiếp thị dựa trên sở thích, lịch sử mua sắm.
Chăm sóc sức khỏe
ANN được dùng trong chẩn đoán Ung thư để phát hiện mô ung thư với độ chính xác cao. Các bệnh hiếm có thể được phát hiện sớm nhờ phân tích khuôn mặt trên ảnh bệnh nhân. Việc triển khai ANN trong y tế cải thiện chất lượng chẩn đoán và chăm sóc sức khỏe toàn cầu.
Trợ lý ảo
Tất cả chúng ta đều đã nghe nói về Siri, Alexa, Cortana, và những trợ lý ảo khác. Các trợ lý này sử dụng nhận dạng giọng nói để tương tác với người dùng. Chúng dùng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phản hồi chính xác. NLP sử dụng ANN để xử lý cú pháp, ngữ nghĩa, và cuộc trò chuyện. Những công nghệ này giúp trợ lý ảo hoạt động hiệu quả.
Để được tư vấn về các phần mềm và viết phần mềm vui lòng truy cập: Software Maytech
Để được tư vấn về thiết kế website vui lòng truy cập: Thiết kế web Maytech
