Mạng nơ ron nhân tạo (ANN) và các ứng dụng

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) chứa các nơ-ron nhân tạo được gọi là các đơn vị. Các đơn vị này được sắp xếp thành một loạt các lớp cùng nhau tạo thành toàn bộ ANN trong một hệ thống. Một lớp chỉ có thể có hàng chục đơn vị hoặc hàng triệu đơn vị vì điều này phụ thuộc vào cách các mạng nơ ron phức tạp sẽ được yêu cầu để tìm hiểu các mẫu ẩn trong tập dữ liệu. Thông thường, ANN có lớp đầu vào, lớp đầu ra cũng như các lớp ẩn. Lớp đầu vào nhận dữ liệu từ thế giới bên ngoài mà mạng nơ ron cần phân tích hoặc tìm hiểu. Sau đó, dữ liệu này đi qua một hoặc nhiều lớp ẩn để chuyển đổi đầu vào thành dữ liệu có giá trị cho lớp đầu ra. Cuối cùng, lớp đầu ra cung cấp đầu ra dưới dạng phản hồi của Mạng nơ ron nhân tạo đối với dữ liệu đầu vào được cung cấp.

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 của con người đóng vai trò là nền tảng cho ANN. Nó còn được gọi là mạng nơ ron hoặc mạng thần kinh. Lớp đầu vào của ANN là lớp đầu tiên, nó nhận đầu vào từ các nguồn bên ngoài và giải phóng nó đến lớp ẩn, là lớp thứ hai. Trong lớp ẩn, mỗi nơ-ron nhận đầu vào từ các nơ-ron lớp trước, tính tổng có trọng số và gửi nó đến các nơ-ron ở lớp tiếp theo. Các kết nối này được tính trọng số nghĩa là hiệu ứng của các đầu vào từ lớp trước được tối ưu hóa ít nhiều bằng cách gán các trọng số khác nhau cho từng đầu vào và nó được điều chỉnh trong quá trình đào tạo bằng cách tối ưu hóa các trọng số này để cải thiện 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.

 

Các khớp thần kinh : Các khớp thần kinh là các liên kết giữa các tế bào nơ ron sinh học cho phép truyền các xung từ đuôi gai đến cơ thể tế bào. Các khớp thần kinh là các trọng số nối các nút một lớp với các nút lớp tiếp theo trong tế bào thần kinh nhân tạo. Sức mạnh của các liên kết được xác định bởi giá trị trọng lượng.
Học tập : Trong các tế bào nơ ron sinh học, việc học tập diễn ra trong nhân tế bào hoặc soma, nơi có nhân giúp xử lý các xung động. Một điện thế hoạt động được tạo ra và truyền qua các sợi trục nếu các xung động đủ mạnh để đạt đến ngưỡng. Điều này trở nên khả thi nhờ tính dẻo của khớp thần kinh, thể hiện khả năng của các khớp thần kinh trở nên mạnh hơn hoặc yếu hơn theo thời gian trước những thay đổi trong hoạt động của chúng. Trong mạng nơ ron nhân tạo, lan truyền ngược là một kỹ thuật được sử dụng để học, điều chỉnh trọng số giữa các nút theo lỗi hoặc sự khác biệt giữa kết quả dự đoán và kết quả thực tế.

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 được đào tạo bằng cách sử dụng tập huấn luyện. Ví dụ: giả sử bạn muốn dạy ANN nhận dạng một con mèo. Sau đó, nó được hiển thị hàng nghìn hình ảnh khác nhau về mèo để mạng có thể học cách nhận dạng một con mèo. Khi mạng nơ ron đã được huấn luyện đủ bằng cách sử dụng hình ảnh của mèo, thì bạn cần kiểm tra xem liệu nó có thể xác định chính xác hình ảnh của mèo hay không. Điều này được thực hiện bằng cách yêu cầu ANN phân loại hình ảnh được cung cấp bằng cách quyết định xem chúng có phải là hình ảnh mèo hay không. Đầu ra mà ANN thu được được chứng thực bằng mô tả do con người cung cấp về việc hình ảnh đó có phải là hình ảnh con mèo hay không. Nếu ANN xác định không chính xác thì việc truyền ngược sẽ được sử dụng để điều chỉnh bất cứ điều gì nó đã học được trong quá trình đào tạo. Lan truyền ngược được thực hiện bằng cách tinh chỉnh trọng số của các kết nối trong đơn vị ANN dựa trên tỷ lệ lỗi thu được. Quá trình này tiếp tục cho đến khi mạng nơ ron nhân tạo có thể nhận dạng chính xác một con mèo trong ảnh với tỷ lệ lỗi tối thiểu có thể xảy ra.

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 có một số điểm tương đồng với mạng nơ-ron Feedforward nguồn cấp dữ liệu, trong đó các kết nối giữa các đơn vị có trọng số xác định ảnh hưởng của đơn vị này đến đơn vị khác. Nhưng một CNN có một hoặc nhiều lớp tích chập sử dụng phép toán tích chập trên đầu vào và sau đó chuyển kết quả thu được ở dạng đầu ra sang lớp tiếp theo. CNN có các ứng dụng trong xử lý giọng nói và hình ảnh, đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực thị giác máy tính.

Mạng nơ ron mô-đun: Mạng nơ ron mô-đun chứa một tập hợp các mạng nơ ron khác nhau hoạt động độc lập để đạt được đầu ra mà không có sự tương tác giữa chúng. Mỗi mạng nơ ron khác nhau thực hiện một nhiệm vụ phụ khác nhau bằng cách thu được các đầu vào duy nhất so với các mạng khác. Ưu điểm của mạng nơ-ron mô-đun này là nó chia nhỏ một quy trình tính toán lớn và phức tạp thành các thành phần nhỏ hơn, do đó giảm độ phức tạp trong khi vẫn đạt được đầu ra cần thiết.

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. Trong lớp đầu tiên, đầu vào được ánh xạ vào tất cả các hàm cơ sở Radial trong lớp ẩn và sau đó lớp đầu ra sẽ tính toán đầu ra trong bước tiếp theo. Lưới hàm cơ sở xuyên tâm thường được sử dụng để mô hình hóa dữ liệu đại diện cho bất kỳ xu hướng hoặc hàm cơ bản nào.

Mạng nơ ron tái phát: Mạng nơ ron tái phát lưu đầu ra của một lớp và đưa đầu ra này trở lại đầu vào để dự đoán tốt hơn kết quả của lớp. Lớp đầu tiên trong RNN khá giống với mạng nơ-ron chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu và mạng nơ-ron hồi quy bắt đầu sau khi đầu ra của lớp đầu tiên được tính toán. Sau lớp này, mỗi đơn vị sẽ ghi nhớ một số thông tin từ bước trước để có thể hoạt động như một ô nhớ trong việc thực hiện các phép tính.

Ứng dụng

Truyền thông đa phương tiện: ANN được sử dụng rất nhiều trong truyền thông đa phương tiện. Ví dụ: hãy sử dụng tính năng ‘Những người bạn có thể biết’ trên Facebook để gợi ý những người mà bạn có thể biết ngoài đời để bạn có thể gửi lời mời kết bạn cho họ. Chà, hiệu ứng kỳ diệu này đạt được bằng cách sử dụng Mạng nơ ron nhân tạo để phân tích hồ sơ, sở thích, bạn bè hiện tại của bạn cũng như bạn bè của họ và nhiều yếu tố khác để tính toán những người mà bạn có thể biết. Một ứng dụng phổ biến khác của Machine Learning trên mạng xã hội là nhận dạng khuôn mặt . Điều này được thực hiện bằng cách tìm khoảng 100 điểm tham chiếu trên khuôn mặt của người đó và sau đó khớp chúng với những điểm đã có sẵn trong cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng mạng nơ ron chuyển đổi.

Tiếp thị và Bán hàng: Khi bạn đăng nhập vào các trang thương mại điện tử như Amazon và Flipkart, họ sẽ đề xuất sản phẩm bạn nên mua dựa trên lịch sử duyệt web trước đó của bạn. Tương tự, giả sử bạn yêu thích Pasta thì Zomato, Swiggy, v.v. sẽ hiển thị cho bạn các đề xuất về nhà hàng dựa trên sở thích và lịch sử đặt hàng trước đó của bạn. Điều này đúng trên tất cả các phân khúc tiếp thị thời đại mới như trang sách, dịch vụ phim, trang web khách sạn, v.v. và nó được thực hiện bằng cách triển khai tiếp thị được cá nhân hóa . Sử dụng ANN tạo để xác định lượt thích, lượt không thích, lịch sử mua sắm trước đó, v.v., sau đó điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị cho phù hợp.

Chăm sóc sức khỏe : ANN tạo được sử dụng trong chẩn đoán Ung thư để tạo các thuật toán có thể xác định mô ung thư ở cấp độ vi mô với độ chính xác tương đương với các bác sĩ được đào tạo. Nhiều bệnh hiếm gặp khác nhau có thể biểu hiện ở các đặc điểm thể chất và có thể được xác định ở giai đoạn đầu bằng cách sử dụng Phân tích khuôn mặt trên ảnh bệnh nhân. Vì vậy, việc triển khai toàn diện ANN trong môi trường chăm sóc sức khỏe chỉ có thể nâng cao khả năng chẩn đoán của các chuyên gia y tế và cuối cùng dẫn đến sự cải thiện tổng thể về chất lượng chăm sóc y tế trên toàn thế giới.

Trợ lý ảo: Tôi chắc chắn rằng tất cả các bạn đều đã nghe nói về Siri, Alexa, Cortana, v.v. và cũng đã nghe nói về chúng dựa trên số điện thoại bạn có!!! Đây là những trợ lý ảo và một ví dụ về nhận dạng giọng nói sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tương tác với người dùng và đưa ra phản hồi tương ứng. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng ANN được tạo ra để xử lý nhiều nhiệm vụ của những trợ lý ảo này như quản lý cú pháp ngôn ngữ, ngữ nghĩa, lời nói chính xác, cuộc trò chuyện đang diễn ra, v.v.

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