Trong thời đại công nghệ thông tin như hiện nay. Con người được tiếp cận với những kiên thức mới, thông tin đa dạng từ internet. Tuy nhiên vẫn còn một số khái niệm khá xa lạ với chúng ta, trong đó có Neural network. Vậy thực chất Neural Network là gì? Hãy tham khảo bài viết sau đây của chúng tôi để hiểu rõ hơn nhé!
- Khái niệm
Neural Network hay được biết với tên viết tắt là NN, có nghĩa là Mạng nơ-ron nhân tạo, đây là một mô hình phức tạp thể hiện sự liên kết giữa các dữ liệu được lấy ý tưởng từ cách thức hoạt động của não bộ trong hệ thần kinh của con người.
Hoặc có thể hiểu Neural Network là một hệ thống của các tế bào thần kinh nhân tạo, được mô phỏng giống như bộ não con người, hoạt động hay xử lý thông tin dựa trên các tri thức được lưu trữ lại trong bộ nhớ và theo hệ thần kinh của con người.
- Ứng dụng của Neural Network
Mạng nơ–ron nhân tạo được ứng dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực từ khoa học đến kinh tế – xã hội, như điện, điện tử, tài chính, ngân hàng, dự báo thời tiết, nghiên cứu thị trường, dự đoán giá cổ phiếu,…
Ví dụ trong lĩnh vực ngân hàng: Neural network giúp ngân hàng xem xét các thông tin đầu vào của khách hàng như tuổi tác, nghề nghiệp, thu nhập,… từ đó đưa ra các đánh giá về khả năng trả nợ của khách hàng. Qua quá trình xử lý các Input, Neural network sẽ cho ra dữ liệu Output là kết quả Yes (cho vay hoặc No (yêu cầu không được thông qua).
Trong lĩnh vực chứng khoán: Bởi vì chịu tác động của nhiều yếu tố nên sàn giao dịch chứng khoán khó theo dõi và thường xuyên biến động. Do đó, mạng nơ-ron nhân tạo đã được ứng dụng để kiểm tra nhiều yếu tố và dự đoán giá hàng ngày, giúp các nhà môi giới chứng khoán theo dõi dễ dàng hơn.
Và một số ứng dụng khác của Neural network như điều khiển thiết bị điện tử bằng giọng nói, nhận dạng và chuyển đổi chữ viết tay thành các ký tự kỹ thuật số mà máy có thể xử lý, chuyển đổi dạng hình phẳng thành các mô hình 3D, dịch ngôn ngữ,…
- Kiến trúc mạng Neural Network
Tầng Inputs: Vị trí của tầng input là nằm bên trái của sơ đồ mạng, mỗi 1 Inputs sẽ tương ứng với một đầu vào của mạng.
Tầng Output: Vị trí của tầng này là nằm bên phải ngoài cùng của sơ đồ mạng, mỗi một output tượng trưng cho một đầu ra hay kết quả của mạng dữ liệu. Khi xuất hiện output nghĩa là vấn đề cần giải quyết đã được Neural Network xử lý để cho ra giải pháp.
Tầng hidden layer (tầng ẩn): Tầng này là tầng trung gian giữa tầng Input và tầng Output, nó thể hiện quá trình suy luận logic của mạng. Tầng này nhận thông tin từ tầng liền kề trước nó, sau đó xử lý rồi chuyển thông tin đã được xử lý đến tầng sau nó. Một mạng NN có thể có nhiều hidden layer.
Dựa vào cách thức liên kết giữa các đơn vị, mạng Neural Network được chia thành hai loại đó là mạng truyền thẳng và mạng hồi quy:
Mạng truyền thẳng: Với loại mạng này, dòng dữ liệu từ lúc vào đến lúc ra chỉ được truyền thẳng. Việc xử lý dữ liệu có thể phân chia rộng ra nhiều lớp, nhưng không có các liên kết phản hồi, nghĩa là, không được phép liên kết dữ liệu các đơn vị đầu ra tới các đơn vị đầu vào trong cùng một lớp.
Mạng hồi quy: Khác với mạng truyền thẳng, mạng hồi quy chứa các liên kết ngược. Trong quá trình xử lý thông tin, các đơn vị có thể tăng hoặc giảm số đơn vị và thay đổi các liên kết để đạt đến một trạng thái ổn định nào đó.
Có thể thấy, trong thời đại công nghệ như hiện nay, mạng Neural Network đã trở thành một yếu tố quan trọng và không thể thiếu của mỗi người. Bài viết Neural Network là gì cùng một số ứng dụng trên đây sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về mạng nơ ron nhân tạo, từ đó có thể ứng dụng và sử dụng chúng dễ dàng hơn cho cuộc sống. Chúc các bạn thành công!