Mạng nơ ron nhân tạo: Khái niệm, cấu trúc và ứng dụng trong thực tế

Mạng nơ ron nhân tạo là một phương thức trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, có thể giải quyết các bài toán phức tạp như nhận dạng ảnh, giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều ứng dụng khác. Để tìm hiểu sâu hơn về mạng nơ ron nhân tạo thì hãy cùng tham khảo qua bài viết sau đây. 

1. Mạng nơ ron nhân tạo là gì?

Mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network) là một loại hệ thống máy học sâu, được lấy cảm hứng từ cách thức hoạt động của bộ não con người.

Mạng nơ ron nhân tạo bao gồm nhiều nơ ron nhân tạo, được kết nối với nhau theo một cấu trúc phân lớp. Mỗi nơ ron nhân tạo là một hàm toán học, có chức năng thu thập và phân loại thông tin dựa theo các trọng số và ngưỡng.

Mạng nơ ron nhân tạo có thể học hỏi và thích ứng với các dữ liệu phi tuyến tính và phức tạp, giải quyết các bài toán khó như nhận dạng hình ảnh, giọng nói, văn bản và dự báo.

2. Cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo

Cấu trúc mạng nơ-ron là cách thức sắp xếp và kết nối các nơ-ron nhân tạo với nhau để tạo thành một mạng nơ-ron nhân tạo. Cấu trúc mạng nơ-ron thường bao gồm các loại tầng sau:

• Tầng đầu vào (input layer): Tầng này nhận các giá trị đầu vào từ dữ liệu và chuyển tiếp chúng đến các tầng tiếp theo. Các nút trong tầng này không phải là nơ-ron, mà chỉ là đại diện cho dữ liệu.
• Tầng ẩn (hidden layer): Tầng này bao gồm các nơ-ron nhân tạo, được kết nối với các tầng trước và sau. Các nơ-ron trong tầng này thực hiện các phép tính và học hỏi từ dữ liệu. Một mạng nơ-ron có thể có nhiều tầng ẩn, tùy thuộc vào độ phức tạp của bài toán.
• Tầng đầu ra (output layer): Tầng này nhận các giá trị từ tầng ẩn cuối cùng và cho ra kết quả đầu ra của mạng. Các nơ-ron trong tầng này thường có chức năng kích hoạt khác với các tầng ẩn, để phù hợp với loại bài toán cần giải quyết.

Một ví dụ về cấu trúc mạng nơ-ron là mạng nơ-ron tích chập (convolutional neural network - CNN), được sử dụng rộng rãi trong thị giác máy tính. Một mạng CNN có thể có cấu trúc như sau:

Trong hình trên, ta có thể thấy rằng mạng CNN bao gồm các loại tầng khác nhau, chẳng hạn như:

• Tầng tích chập (convolutional layer): Tầng này sử dụng các bộ lọc (filter) để thực hiện phép tích chập trên đầu vào và tạo ra các feature map (bản đồ đặc trưng).
• Tầng pooling (pooling layer): Tầng này sử dụng phép lấy mẫu (sampling) để giảm kích thước của feature map và tăng tính bất biến không gian. Có hai loại pooling phổ biến là max pooling và average pooling.
• Tầng kết nối đầy đủ (fully connected layer): Tầng này sử dụng các nơ-ron kết nối với tất cả các giá trị từ tầng trước và cho ra kết quả đầu ra của mạng. Tầng này thường được sử dụng ở cuối mạng CNN.

3. Mô hình mạng nơ ron nhân tạo

Có nhiều loại mô hình mạng nơ-ron nhân tạo khác nhau, tùy thuộc vào cách sắp xếp và kết nối các nơ-ron nhân tạo với nhau. Một số loại mô hình mạng nơ-ron nhân tạo phổ biến là:

Mạng nơ-ron truyền thẳng (feedforward neural network)

Là loại mạng nơ-ron nhân tạo đơn giản nhất, trong đó các nơ-ron nhân tạo được sắp xếp thành các lớp và chỉ có kết nối từ lớp trước sang lớp sau. Không có kết nối ngược lại hay giữa các nơ-ron trong cùng một lớp.

• Ưu điểm: đơn giản, dễ hiểu và dễ huấn luyện.
• Nhược điểm: không thể xử lý được các dữ liệu có tính thời gian hoặc có sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các phần tử.

Ví dụ: perceptron, mạng nơ-ron tích chập (convolutional neural network), mạng nơ-ron đa lớp (multilayer perceptron).

Mạng nơ-ron hồi quy (recurrent neural network)

Mạng nơ-ron hồi quy có khả năng ghi nhớ trạng thái trước đó và sử dụng chúng để ảnh hưởng đến trạng thái hiện tại. Có các kết nối ngược lại giữa các lớp hoặc giữa các bước thời gian. Thường được sử dụng cho các bài toán xử lý chuỗi hoặc dữ liệu có tính thời gian.

• Ưu điểm: có thể xử lý được các dữ liệu chuỗi hoặc có tính thời gian, bằng cách sử dụng bộ nhớ ngắn hạn để lưu trữ trạng thái trước đó.
• Nhược điểm: khó huấn luyện, dễ bị vấn đề biến mất hoặc bùng nổ gradient.

    Ví dụ: mạng hồi quy đơn giản (simple recurrent network), mạng bộ nhớ ngắn hạn dài (long short-term memory), mạng cổng hồi quy (gated recurrent unit).

Mạng nơ-ron cạnh tranh (competitive neural network)

Là loại mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng tự tổ chức và phân cụm dữ liệu vào các nhóm khác nhau. Có sự cạnh tranh giữa các nơ-ron để trở thành người chiến thắng khi nhận đầu vào. Thường được sử dụng cho các bài toán phân tích dữ liệu không giám sát.

• Ưu điểm: có thể tự tổ chức và phân cụm dữ liệu vào các nhóm khác nhau mà không cần nhãn.
• Nhược điểm: khó xác định số lượng và kích thước của các nhóm, cũng như khó diễn giải kết quả.

Ví dụ: bản đồ tự tổ chức (self-organizing map), mạng học cạnh tranh (learning vector quantization).

4. Xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo

Xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo là quá trình tạo ra một chương trình phần mềm hoặc thuật toán có khả năng học hỏi và giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách bắt chước cách thức hoạt động của bộ não con người.

Để xây dựng một mạng nơ-ron nhân tạo, bạn cần thực hiện các bước sau:

• Xác định bài toán cần giải quyết và dữ liệu đầu vào và đầu ra tương ứng.
• Chọn kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo phù hợp với bài toán, bao gồm số lượng và loại các lớp, nút và kết nối.
• Khởi tạo các tham số trọng số và ngưỡng quyết định cho các nút và kết nối.
• Thực hiện quá trình huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo bằng cách sử dụng các thuật toán tối ưu hóa để cập nhật các tham số sao cho giảm thiểu hàm mất mát.
• Kiểm tra hiệu suất của mạng nơ-ron nhân tạo trên dữ liệu kiểm tra hoặc thực tế và đánh giá kết quả.

Bạn có thể sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python để xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo từ đầu hoặc sử dụng các thư viện hỗ trợ như TensorFlow hay PyTorch để tiết kiệm thời gian và công sức.

5. Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo

Các ứng dụng của mạng nơ ron nhân tạo rất đa dạng và phong phú. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu của mạng nơ ron nhân tạo:

• Nhận dạng chữ viết tay

Mạng nơ ron nhân tạo có thể chuyển đổi các ký tự viết tay thành các ký tự kỹ thuật số mà máy có thể nhận ra. Điều này hữu ích cho việc nhập liệu, kiểm tra, ghi chú và các ứng dụng khác liên quan đến chữ viết tay.

• Dự đoán giao dịch chứng khoán

Mạng nơ ron nhân tạo có thể xử lý dữ liệu lịch sử của các công cụ tài chính và dự báo xu hướng, giá cả và biến động của thị trường. Điều này giúp cho các nhà đầu tư, nhà môi giới và các tổ chức tài chính có thể ra quyết định giao dịch thông minh hơn.

• Chẩn đoán y tế bằng cách phân loại hình ảnh y khoa

Mạng nơ ron nhân tạo có thể phân tích và phân loại các hình ảnh y khoa như X-quang, siêu âm, MRI, CT scan và các kỹ thuật khác.

Điều này giúp cho các bác sĩ có thể chẩn đoán bệnh, phát hiện khối u, nhiễm trùng và các vấn đề sức khỏe khác một cách nhanh chóng và chính xác.

• Tiếp thị mục tiêu bằng cách lọc mạng xã hội và phân tích dữ liệu hành vi

Mạng nơ ron nhân tạo có thể thu thập và phân tích dữ liệu về sở thích, hành vi, quan điểm và cảm xúc của người dùng trên các nền tảng mạng xã hội.

Điều này giúp cho các doanh nghiệp có thể tiếp cận và thu hút khách hàng tiềm năng một cách hiệu quả hơn.

• Nén hình ảnh

Mạng nơ ron nhân tạo có thể giảm kích thước của hình ảnh mà không làm mất đi chất lượng. Điều này giúp tiết kiệm dung lượng lưu trữ, băng thông truyền tải và thời gian tải về của hình ảnh.

• Thị giác máy tính

Mạng nơ ron nhân tạo có thể trích xuất dữ liệu và thông tin từ hình ảnh và video của máy tính. Mạng nơ ron nhân tạo có thể nhận diện hình ảnh, khuôn mặt, biển báo giao thông, logo thương hiệu, quần áo, đồ bảo hộ và các chi tiết hình ảnh khác.

Điều này có ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như ô tô tự lái, kiểm duyệt nội dung, an ninh, giáo dục và giải trí.

• Nhận dạng giọng nói

Mạng nơ ron nhân tạo có thể phân tích giọng nói con người, bất kể mẫu giọng, cao độ, tông, ngôn ngữ và giọng vùng miền khác nhau.

Mạng nơ ron nhân tạo có thể chuyển đổi giọng nói thành văn bản hoặc ngược lại. Điều này có ứng dụng trong các trợ lý ảo, phần mềm phiên âm tự động, dịch thuật và giao tiếp.

>>> Xem thêm: Điện toán phân tán là gì? Lợi ích của hệ thống phân tán