Trí tuệ nhân tạo (AI) ban đầu được cho là một giấc mơ xa vời, một công nghệ cho tương lai, nhưng giờ không còn như vậy nữa.
Những gì đã từng là một chủ đề nghiên cứu bây giờ đang bùng nổ trong thế giới thực. AI hiện được tìm thấy ở nhiều nơi, bao gồm nơi làm việc, trường học, ngân hàng, bệnh viện và thậm chí cả điện thoại của bạn.
Chúng là đôi mắt của các phương tiện tự lái, giọng nói của Siri và Alexa, bộ óc đằng sau dự báo thời tiết, bàn tay đằng sau cuộc phẫu thuật có sự hỗ trợ của robot và hơn thế nữa.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một tính năng phổ biến của cuộc sống hiện đại. Trong vài năm gần đây, AI đã nổi lên như một nhân tố chính trong một loạt các công nghệ CNTT.
Cuối cùng, mạng nơ-ron được AI sử dụng để học những điều mới.
Vì vậy, hôm nay chúng ta sẽ tìm hiểu về Mạng thần kinh, cách nó hoạt động, các loại, ứng dụng của chúng và nhiều hơn nữa.
Mạng thần kinh là gì?
In học máy, mạng nơ-ron là một mạng nơ-ron nhân tạo được lập trình phần mềm. Nó cố gắng bắt chước bộ não con người bằng cách có nhiều lớp “tế bào thần kinh”, tương tự như tế bào thần kinh trong não của chúng ta.
Lớp tế bào thần kinh đầu tiên sẽ chấp nhận ảnh, video, âm thanh, văn bản và các đầu vào khác. Dữ liệu này chảy qua tất cả các cấp, với đầu ra của một lớp sẽ chuyển sang cấp tiếp theo. Điều này rất quan trọng đối với những tác vụ khó khăn nhất, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên để học máy.
Tuy nhiên, trong các trường hợp khác, hướng tới việc nén hệ thống để giảm kích thước mô hình trong khi vẫn duy trì độ chính xác và hiệu quả được ưu tiên hơn. Tỉa mạng nơ-ron là một phương pháp nén bao gồm việc loại bỏ các trọng số khỏi một mô hình đã học. Hãy xem xét một mạng lưới thần kinh trí tuệ nhân tạo đã được huấn luyện để phân biệt người với động vật.
Bức tranh sẽ được chia thành phần sáng và phần tối bởi lớp tế bào thần kinh đầu tiên. Dữ liệu này sẽ được chuyển vào lớp sau, lớp này sẽ xác định vị trí của các cạnh.
Lớp tiếp theo sẽ cố gắng nhận ra các dạng mà sự kết hợp của các cạnh đã tạo ra. Theo dữ liệu mà nó được đào tạo, dữ liệu sẽ đi qua nhiều lớp theo cách tương tự để xác định xem hình ảnh bạn trình bày là của người hay động vật.
Khi dữ liệu được đưa vào mạng nơ-ron, nó sẽ bắt đầu xử lý. Sau đó, dữ liệu được xử lý qua các cấp độ của nó để có được kết quả mong muốn. Mạng nơ-ron là một máy học từ đầu vào có cấu trúc và hiển thị kết quả. Có ba kiểu học tập có thể diễn ra trong mạng nơ-ron:
- Học có giám sát - Đầu vào và đầu ra được cấp cho các thuật toán bằng cách sử dụng dữ liệu được gắn nhãn. Sau khi được dạy cách phân tích dữ liệu, họ dự báo kết quả dự kiến.
- Học không giám sát - ANN học mà không cần sự hỗ trợ của con người. Không có dữ liệu được gắn nhãn và đầu ra được quyết định bởi các mẫu được tìm thấy trong dữ liệu đầu ra.
- Học tăng cường là khi một mạng học hỏi từ phản hồi mà nó nhận được.
Mạng Neural hoạt động như thế nào?
Các nơ-ron nhân tạo được sử dụng trong mạng nơ-ron, là những hệ thống tinh vi. Tế bào thần kinh nhân tạo, còn được gọi là perceptron, được tạo thành từ các thành phần sau:
- Đầu vào
- Trọng lượng máy
- Bias
- Chức năng kích hoạt
- Đầu ra
Các lớp tế bào thần kinh tạo nên mạng lưới thần kinh. Mạng nơron bao gồm ba lớp:
- Lớp đầu vào
- Lớp ẩn
- Lớp đầu ra
Dữ liệu ở dạng giá trị số được gửi đến lớp đầu vào. Các lớp ẩn của mạng là những lớp thực hiện nhiều tính toán nhất. Lớp đầu ra, cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, dự báo kết quả. Các tế bào thần kinh thống trị lẫn nhau trong một mạng lưới thần kinh. Tế bào thần kinh được sử dụng để cấu tạo từng lớp. Dữ liệu được chuyển đến lớp ẩn sau khi lớp đầu vào nhận được nó.
Trọng số được áp dụng cho mỗi đầu vào. Trong các lớp ẩn của mạng nơ-ron, trọng số là một giá trị dịch dữ liệu đến. Trọng số hoạt động bằng cách nhân dữ liệu đầu vào với giá trị trọng số trong lớp đầu vào.
Sau đó, nó bắt đầu giá trị của lớp ẩn đầu tiên. Dữ liệu đầu vào được chuyển đổi và chuyển sang lớp khác thông qua các lớp ẩn. Lớp đầu ra chịu trách nhiệm tạo ra kết quả cuối cùng. Các đầu vào và trọng số được nhân lên, và kết quả được chuyển đến các nơ-ron của lớp ẩn dưới dạng tổng. Mỗi tế bào thần kinh được cho một sai lệch. Để tính tổng, mỗi nơ-ron sẽ thêm các đầu vào mà nó nhận được.
Sau đó, giá trị chuyển qua chức năng kích hoạt. Kết quả của chức năng kích hoạt xác định xem một tế bào thần kinh có được kích hoạt hay không. Khi một tế bào thần kinh hoạt động, nó sẽ gửi thông tin đến các lớp khác. Dữ liệu được tạo trong mạng cho đến khi nơ-ron đạt đến lớp đầu ra bằng phương pháp này. Chuyển tiếp lan truyền là một thuật ngữ khác cho điều này.
Kỹ thuật cung cấp dữ liệu vào một nút đầu vào và lấy đầu ra thông qua một nút đầu ra được gọi là truyền dữ liệu chuyển tiếp. Khi dữ liệu đầu vào được chấp nhận bởi lớp ẩn, quá trình truyền dẫn nguồn cấp sẽ xảy ra. Nó được xử lý theo chức năng kích hoạt và sau đó được chuyển đến đầu ra.
Kết quả được dự báo bởi tế bào thần kinh trong lớp đầu ra với xác suất cao nhất. Sự lan truyền ngược xảy ra khi đầu ra không chính xác. Trọng số được khởi tạo cho mỗi đầu vào trong khi tạo mạng nơ-ron. Nhân giống ngược là quá trình điều chỉnh lại trọng số của từng đầu vào để giảm sai sót và cung cấp đầu ra chính xác hơn.
Các loại mạng thần kinh
1. Tri giác
Mô hình tri giác Minsky-Papert là một trong những mô hình nơron đơn giản nhất và lâu đời nhất. Nó là đơn vị nhỏ nhất của mạng nơ-ron thực hiện các phép tính nhất định để khám phá các đặc điểm hoặc thông tin kinh doanh trong dữ liệu đến. Nó cần các đầu vào có trọng số và áp dụng chức năng kích hoạt để có được kết quả cuối cùng. TLU (đơn vị logic ngưỡng) là một tên khác của perceptron.
Perceptron là một bộ phân loại nhị phân là một hệ thống học tập có giám sát chia dữ liệu thành hai nhóm. Cổng logic chẳng hạn như AND, OR và NAND có thể được thực hiện với các perceptron.
2. Mạng Neural Feed-Forward
Phiên bản cơ bản nhất của mạng nơ-ron, trong đó dữ liệu đầu vào chỉ chảy theo một hướng, đi qua các nút thần kinh nhân tạo và thoát ra qua các nút đầu ra. Các lớp đầu vào và đầu ra hiện diện ở những nơi mà các lớp ẩn có thể có hoặc có thể không. Chúng có thể được mô tả như một mạng nơ-ron nguồn cấp dữ liệu chuyển tiếp một lớp hoặc nhiều lớp dựa trên điều này.
Số lượng các lớp được sử dụng được xác định bởi độ phức tạp của chức năng. Nó chỉ lan truyền phía trước theo một hướng và không lan truyền phía sau. Ở đây, trọng lượng không đổi. Đầu vào được nhân với trọng lượng để cung cấp một chức năng kích hoạt. Chức năng kích hoạt phân loại hoặc chức năng kích hoạt bước được sử dụng để thực hiện việc này.
3. Perceptron nhiều lớp
Giới thiệu về tinh vi lưới thần kinh, trong đó dữ liệu đầu vào được chuyển qua nhiều lớp tế bào thần kinh nhân tạo. Nó là một mạng nơ-ron được liên kết hoàn toàn, vì mọi nút đều được kết nối với tất cả các nơ-ron ở lớp sau. Nhiều lớp ẩn, tức là, ít nhất ba lớp trở lên, hiện diện trong các lớp đầu vào và đầu ra.
Nó sở hữu sự lan truyền hai chiều, có nghĩa là nó có thể lan truyền cả về phía trước và phía sau. Đầu vào được nhân với trọng lượng và được gửi đến chức năng kích hoạt, nơi chúng được thay đổi thông qua nhân giống ngược để giảm thiểu sự mất mát.
Trọng số là các giá trị máy học được từ Mạng thần kinh, nói một cách đơn giản. Tùy thuộc vào sự chênh lệch giữa đầu ra mong đợi và đầu vào đào tạo, chúng tự điều chỉnh. Softmax được sử dụng như một chức năng kích hoạt lớp đầu ra sau các chức năng kích hoạt phi tuyến.
4. Mạng nơron hợp pháp
Ngược lại với mảng hai chiều truyền thống, mạng nơ-ron tích chập có cấu hình ba chiều của các nơ-ron. Lớp đầu tiên được gọi là lớp chập. Mỗi nơ-ron trong lớp chập chỉ xử lý thông tin từ một phần giới hạn của trường thị giác. Giống như một bộ lọc, các tính năng đầu vào được thực hiện ở chế độ hàng loạt.
Mạng hiểu các hình ảnh trong các phần và có thể thực hiện các hành động này nhiều lần để kết thúc toàn bộ quá trình xử lý hình ảnh.
Hình ảnh được chuyển đổi từ RGB hoặc HSI sang thang độ xám trong quá trình xử lý. Các biến thể khác trong giá trị pixel sẽ hỗ trợ việc phát hiện các cạnh và ảnh có thể được sắp xếp thành nhiều nhóm. Truyền một chiều xảy ra khi CNN chứa một hoặc nhiều lớp tích chập theo sau là tổng hợp và sự lan truyền hai chiều xảy ra khi đầu ra của lớp tích chập được gửi đến một mạng nơ-ron được kết nối đầy đủ để phân loại hình ảnh.
Để trích xuất các yếu tố nhất định của hình ảnh, các bộ lọc được sử dụng. Trong MLP, các đầu vào được tính trọng số và được cung cấp vào chức năng kích hoạt. RELU được sử dụng trong tích chập, trong khi MLP sử dụng chức năng kích hoạt phi tuyến theo sau là softmax. Trong nhận dạng hình ảnh và video, phân tích ngữ nghĩa và phát hiện diễn giải, mạng nơ-ron tích tụ tạo ra kết quả tuyệt vời.
5. Mạng phân biệt hướng tâm
Theo sau một vectơ đầu vào là một lớp nơ-ron RBF và một lớp đầu ra với một nút cho mỗi danh mục trong Mạng chức năng cơ sở hướng tâm. Đầu vào được phân loại bằng cách so sánh nó với các điểm dữ liệu từ tập huấn luyện, trong đó mỗi nơ-ron duy trì một nguyên mẫu. Đây là một trong những ví dụ của tập huấn luyện.
Mỗi nơ-ron tính toán khoảng cách Euclid giữa đầu vào và nguyên mẫu của nó khi một vectơ đầu vào mới [vectơ n-chiều mà bạn đang cố gắng phân loại] phải được phân loại. Nếu chúng ta có hai lớp, Lớp A và Lớp B, thì đầu vào mới được phân loại sẽ giống với nguyên mẫu lớp A hơn là nguyên mẫu lớp B.
Do đó, nó có thể được gắn nhãn hoặc phân loại là lớp A.
6. Mạng thần kinh tái phát
Mạng thần kinh tái tạo được thiết kế để lưu đầu ra của lớp và sau đó đưa nó trở lại đầu vào để hỗ trợ dự báo kết quả của lớp. Chuyển tiếp mạng lưới thần kinh thường là lớp ban đầu, tiếp theo là lớp mạng nơ-ron tuần hoàn, nơi một chức năng bộ nhớ ghi nhớ một phần thông tin mà nó có trong bước thời gian trước đó.
Kịch bản này sử dụng lan truyền chuyển tiếp. Nó lưu dữ liệu sẽ cần thiết trong tương lai. Trong trường hợp dự đoán không chính xác, tỷ lệ học tập được sử dụng để thực hiện các điều chỉnh nhỏ. Kết quả là, khi quá trình lan truyền ngược tiến triển, nó sẽ ngày càng chính xác.
Ứng dụng
Mạng nơron được sử dụng để xử lý các vấn đề dữ liệu trong nhiều lĩnh vực khác nhau; một số ví dụ được hiển thị bên dưới.
- Nhận dạng khuôn mặt - Các giải pháp nhận dạng khuôn mặt đóng vai trò là hệ thống giám sát hiệu quả. Hệ thống nhận dạng liên hệ ảnh kỹ thuật số với khuôn mặt người. Chúng được sử dụng trong các văn phòng để nhập cảnh có chọn lọc. Do đó, hệ thống xác minh khuôn mặt người và so sánh nó với danh sách ID được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của nó.
- Dự đoán cổ phiếu - Các khoản đầu tư chịu rủi ro thị trường. Thực tế khó có thể lường trước được những diễn biến trong tương lai trên thị trường chứng khoán cực kỳ biến động. Trước khi có mạng lưới thần kinh, các giai đoạn tăng và giảm liên tục thay đổi là không thể đoán trước. Nhưng, điều gì đã thay đổi mọi thứ? Tất nhiên, chúng ta đang nói về mạng nơ-ron… MLP Multilayer Perceptron (một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo truyền thẳng) được sử dụng để tạo dự báo thành công về lượng hàng trong thời gian thực.
- Mạng xã hội - Bất kể nó nghe có vẻ ngô nghê như thế nào, mạng xã hội đã thay đổi con đường tồn tại trần tục. Hành vi của người dùng mạng xã hội được nghiên cứu bằng cách sử dụng Mạng thần kinh nhân tạo. Đối với phân tích cạnh tranh, dữ liệu được cung cấp hàng ngày thông qua các tương tác ảo được chất đống và kiểm tra. Các hành động của người dùng mạng xã hội được tái tạo bởi mạng thần kinh. Hành vi của các cá nhân có thể được kết nối với mô hình chi tiêu của mọi người khi dữ liệu được phân tích thông qua các mạng truyền thông xã hội. Dữ liệu từ các ứng dụng truyền thông xã hội được khai thác bằng cách sử dụng Multilayer Perceptron ANN.
- Chăm sóc sức khỏe - Các cá nhân trong thế giới ngày nay đang tận dụng các lợi ích của công nghệ trong ngành chăm sóc sức khỏe. Trong kinh doanh chăm sóc sức khỏe, Mạng thần kinh chuyển đổi được sử dụng để phát hiện tia X, chụp CT và siêu âm. Dữ liệu hình ảnh y tế nhận được từ các xét nghiệm nói trên được đánh giá và thẩm định bằng cách sử dụng các mô hình mạng thần kinh, vì CNN được sử dụng trong xử lý hình ảnh. Trong sự phát triển của hệ thống nhận dạng giọng nói, mạng nơ-ron tuần hoàn (RNN) cũng được sử dụng.
- Báo cáo thời tiết - Trước khi triển khai trí tuệ nhân tạo, các dự báo của bộ khí tượng không bao giờ chính xác. Dự báo thời tiết được thực hiện phần lớn để dự đoán các điều kiện thời tiết sẽ xảy ra trong tương lai. Dự đoán thời tiết đang được sử dụng để dự đoán khả năng xảy ra thiên tai trong thời kỳ hiện đại. Dự báo thời tiết được thực hiện bằng cách sử dụng perceptron nhiều lớp (MLP), mạng nơ-ron tích tụ (CNN) và mạng nơ-ron tuần hoàn (RNN).
- Phòng thủ - Hậu cần, phân tích tấn công vũ trang và vị trí vật phẩm đều sử dụng mạng nơ-ron. Họ cũng được sử dụng trong các cuộc tuần tra trên không và trên biển, cũng như quản lý các máy bay không người lái tự hành. Trí tuệ nhân tạo đang mang lại cho ngành công nghiệp quốc phòng sự thúc đẩy rất cần thiết để mở rộng quy mô công nghệ. Để phát hiện sự tồn tại của mìn dưới nước, Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) được sử dụng.
Ưu điểm
- Ngay cả khi một vài nơ-ron trong mạng nơ-ron không hoạt động bình thường, mạng nơ-ron vẫn sẽ tạo ra kết quả đầu ra.
- Mạng nơ-ron có khả năng học hỏi trong thời gian thực và thích ứng với các cài đặt thay đổi của chúng.
- Mạng nơ-ron có thể học cách thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau. Để cung cấp kết quả chính xác dựa trên dữ liệu được cung cấp.
- Mạng nơ-ron có sức mạnh và khả năng xử lý một số tác vụ cùng một lúc.
Điểm yếus
- Mạng nơron được sử dụng để giải quyết vấn đề. Nó không tiết lộ lời giải thích đằng sau “tại sao và làm thế nào” nó đưa ra các phán đoán mà nó đã thực hiện do sự phức tạp của các mạng. Kết quả là, lòng tin mạng có thể bị xói mòn.
- Các thành phần của mạng nơ-ron phụ thuộc lẫn nhau. Điều đó có nghĩa là, mạng nơ-ron đòi hỏi (hoặc cực kỳ phụ thuộc vào) các máy tính có đủ sức mạnh tính toán.
- Quá trình mạng nơ-ron không có quy tắc cụ thể (hoặc quy tắc ngón tay cái). Trong kỹ thuật thử-và-sai, cấu trúc mạng đúng được thiết lập bằng cách thử mạng tối ưu. Đó là một thủ tục đòi hỏi rất nhiều tinh chỉnh.
Kết luận
Các lĩnh vực mạng thần kinh đang nhanh chóng mở rộng. Điều quan trọng là phải học và hiểu các khái niệm trong lĩnh vực này để có thể đối phó với chúng.
Nhiều loại mạng nơ-ron đã được đề cập trong bài viết này. Bạn có thể sử dụng mạng nơ-ron để giải quyết các vấn đề về dữ liệu trong các lĩnh vực khác nếu bạn tìm hiểu thêm về lĩnh vực này.
Bình luận