 Neural network là gì? Các thành phần cũng như ứng dụng của neural network là gì? Nếu bạn có những thắc mắc trên thì dưới đây là câu trả lời dành cho bạn. Neural network là gì? Neural network hay còn gọi là Mạng nơ-ron nhân tạo là 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 của con người. Tương tự như bộ não con người, mạng nơ-ron 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 con người, trong 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 nơ-ron nhân tạo được sử dụng trên nhiều công nghệ và ứng dụng khác nhau như trò chơi điện tử, thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, lọc mạng xã hội, dịch tự động và chẩn đoán y tế. Đáng ngạc nhiên là mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng cho các hoạt động truyền thống và sáng tạo, như hội họa và nghệ thuật. “Neural network 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 lĩnh vực AI, học máy (machine learning và học sâu (deep learning).” Các thành phần của Neural network là gì? 3 thành phần chủ yếu của neural network bao gồm: - Lớp đầu vào đại diện cho các dữ liệu đầu vào. - Lớp ẩn đại diện cho các nút trung gian phân chia không gian đầu vào thành các vùng có ranh giới (mềm). Nó nhận vào một tập hợp các đầu vào có trọng số và tạo ra kết quả đầu ra thông qua một chức năng kích hoạt. - Lớp đầu ra đại diện cho đầu ra của mạng nơ-ron. Các mạng nơ-ron nhân tạo có hoạt động không? Như đã thấy ở mục thành phần của Neural network 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 từ 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 dạng thông tin khác nhau từ thế giới bên ngoài. Đây là dữ liệu mà mạng nhắm đến để xử lý hoặc tìm hiểu. 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. Phần lớn các mạng nơ-ron nhân tạo được kết nối đầy đủ từ lớp này sang lớp khác. Các kết nối này có trọng số; Con số càng cao thì lớp này càng có ảnh hưởng lớn đến lớp khác, tương tự như bộ não con người. Khi dữ liệu đi qua từng lớp, mạng nơ-ron nhân tạo sẽ tìm hiểu thêm về dữ liệu. Ở phía bên kia của mạng là các lớp đầu ra, và đây là nơi đưa ra kết quả từ các dữ liệu ban đầu. Các nhà khoa học về thần kinh đã học được rất nhiều điều về bộ não con người kể từ khi các nhà khoa học máy tính thử nghiệm mạng nơ-ron nhân tạo lần đầu tiên. Một trong những điều họ học được là các phần khác nhau của não chịu trách nhiệm xử lý các khía cạnh thông tin khác nhau và các phần này được sắp xếp theo thứ bậc. Vì vậy, thông tin đầu vào đi vào não và ở mỗi cấp độ tế bào thông tin được phân tích sâu sắc hơn. Đó chính xác là cơ chế mà mạng nơ-ron nhân tạo đang cố gắng tái tạo. Để mạng nơ-ron nhân tạo có thể học được, chúng cần phải có một lượng lớn thông tin được gọi là tập hợp các cặp dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra để huấn luyện trong quá trình máy học (training set). Khi bạn đang cố gắng dạy mạng nơ-ron nhân tạo cách phân biệt mèo với chó, training set sẽ cung cấp hàng nghìn hình ảnh được gắn thẻ là chó để mạng nơ-ron bắt đầu tìm hiểu. Khi nó đã được huấn luyện với lượng dữ liệu đáng kể, nó sẽ cố gắng phân loại dữ liệu trong tương lai dựa trên những gì nó cho rằng nó đang nhìn thấy (hoặc nghe thấy, tùy thuộc vào tập dữ liệu) trong các lớp khác nhau. Trong thời gian đào tạo, đầu ra của máy được so sánh với mô tả do con người cung cấp về những gì cần quan sát. Nếu chúng giống nhau, máy đã được xác nhận. Nếu không chính xác, nó sử dụng sự lan truyền ngược để điều chỉnh việc học của nó — quay trở lại các lớp để điều chỉnh phương trình toán học. Điều này được gọi là deep learning - là điều làm cho mạng trở nên thông minh. Các ứng dụng của mạng nơ-ron nhân tạo Với số lượng lớn các ứng dụng được triển khai mỗi ngày, bây giờ là thời điểm thích hợp nhất để biết về các ứng dụng của nơ-ron nhân tạo, máy học và trí tuệ nhân tạo. Một số trong số chúng được thảo luận dưới đây: Nhận dạng chữ viết tay 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 ra. Dự đoán giao dịch chứng khoán Sàn giao dịch chứng khoán khó theo dõi và khó hiểu. Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán. Một mạng nơ-ron nhân tạo có thể kiểm tra nhiều yếu tố và dự đoán giá hàng ngày, điều này sẽ giúp ích cho các nhà môi giới chứng khoán. Vấn đề đi lại của các chuyên gia bán hàng Loại này đề cập đến việc tìm ra một con đường tối ưu để đi lại giữa các thành phố trong một khu vực cụ thể. Mạng nơ-ron nhân tạo giúp giải quyết vấn đề mang lại doanh thu cao hơn với chi phí tối thiểu. Các cân nhắc về mặt hậu cần là rất lớn, và ở đây chúng ta phải tìm ra những con đường đi lại tối ưu cho các nhân viên bán hàng di chuyển từ nơi này sang nơi khác. Nén hình ảnh Ý tưởng đằng sau mạng nơ-ron nhân tạo nén dữ liệu là lưu trữ, mã hóa và tái tạo lại hình ảnh thực tế. Chúng ta 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. Hi vọng với một số thông tin cơ bản về neural network là gì, bạn sẽ có thêm nhiều thông tin hữu ích. Huỳnh Trâm Mạng nơ-ron nhân tạo (tiếng Anh: Neural Network) là một chuỗi các thuật toán được đưa ra để nỗ lực tìm kiếm các mối quan hệ cơ bản trong một tập hợp dữ liệu, thông qua quá trình bắt chước cách thức hoạt động của bộ não con người.
Hình minh họa. Nguồn: Investopedia Khái niệm Mạng nơ-ron nhân tạo trong tiếng Anh là Neural Network. Mạng nơ-ron nhân tạo là một chuỗi các thuật toán được đưa ra để nỗ lực tìm kiếm các mối quan hệ cơ bản trong một tập hợp dữ liệu, thông qua quá trình bắt chước cách thức hoạt động của bộ não con người. Theo nghĩa này, mạng nơ-ron nhân tạo được xem như hệ thống các tế bào thần kinh nhân tạo, có thể là hữu cơ hoặc nhân tạo về bản chất. Mạng nơ-ron nhân tạo có thể thích ứng với các thay đổi trong đầu vào, do đó, nó đưa ra các kết quả tốt nhất có thể mà không cần phải thiết kế lại các tiêu chí đầu ra. Khái niệm mạng nơ-ron nhân tạo có nguồn gốc từ trí tuệ nhân tạo, đang nhanh chóng trở nên phổ biến trong sự phát triển của các hệ thống giao dịch điện tử. Đặc điểm Mạng nơ-ron nhân tạoMạng nơ-ron nhân tạo trong tài chính, hỗ trợ phát triển các qui trình như dự báo chuỗi thời gian, các giao dịch thuật toán, phân loại chứng khoán, các mô hình rủi ro tín dụng và xây dựng các chỉ báo độc quyền và các công cụ phái sinh giá cả. Mạng nơ-ron nhân tạo hoạt động tương tự như mạng nơ-ron của con người. Một "nơ-ron thần kinh" trong mạng nơ-ron nhân tạo là một hàm toán học có chức năng thu thập và phân loại thông tin theo một cấu trúc cụ thể. Mạng nơ-ron nhân tạo có sự tương đồng chuẩn mạnh với các phương pháp thống kê như các đồ thị đường cong và phân tích hồi qui. Mạng nơ-ron nhân tạo chứa các lớp bao hàm các nút (node) được liên kết với nhau. Mỗi nút là một tri giác (hay một nơ-ron nhân tạo), cấu tạo tương tự như một hàm hồi qui đa tuyến tính. Tri giác sẽ cung cấp tín hiệu được tạo bởi hàm hồi qui đa tuyến tính, tạo thành một hàm kích hoạt (có thể là phi tuyến). Trong một tri giác đa lớp (MLP), các tri giác sẽ được sắp xếp theo các lớp liên kết với nhau. Lớp đầu vào thu thập các mẫu đầu vào, và lớp đầu ra nhận các phân loại hoặc tín hiệu đầu ra mà các mẫu đầu vào có thể phản ánh. Ví dụ, mô hình có thể có đầu vào là một danh sách các đại lượng chỉ báo kĩ thuật về một chứng khoán nhất định, kết quả đầu ra tiềm năng có thể là các đề xuất "Mua", "Giữ" hoặc "Bán". Ứng dụng của Mạng nơ-ron nhân tạoMạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng rộng rãi ở nhiều lĩnh vực, có thể ứng dụng cho tài chính, lập kế hoạch doanh nghiệp, giao dịch, phân tích kinh doanh và bảo trì sản phẩm. Mạng nơ-ron nhân tạo cũng được sử dụng rộng rãi trong các hoạt động kinh doanh như dự báo và tìm kiếm giải pháp nghiên cứu tiếp thị, phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro. Mạng nơ-ron nhân tạo có thể đánh giá dữ liệu giá và khai quật các cơ hội giao dịch dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử. Mạng nơ-ron nhân tạo cũng có thể phân biệt sự phụ thuộc phi tuyến lẫn nhau của đầu vào mà các mô hình phân tích kĩ thuật khác không thể làm được. Tuy nhiên, tính chính xác trong việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để đưa ra dự đoán giá cho cổ phiếu là khác nhau. Một số mô hình dự đoán giá cổ phiếu chính xác 50 đến 60% thời gian, trong khi những mô hình khác có tính chính xác lên đến 70% trong tất cả các trường hợp. (Theo Investopedia) |
