Neural network là gì?

Định nghĩa neural network

Neural network (mạng nơ-ron nhân tạo) là một mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc và hoạt động của bộ não con người. Về cơ bản, mạng này bao gồm các đơn vị xử lý đơn giản (gọi là nơ-ron) kết nối với nhau để tạo thành một hệ thống có khả năng "học" từ dữ liệu và đưa ra các dự đoán hoặc quyết định.

Mô hình neural network mô phỏng cách các tế bào thần kinh (nơ-ron) trong não người giao tiếp với nhau. Khi một nơ-ron nhận được tín hiệu đủ mạnh, nó sẽ "kích hoạt" và gửi tín hiệu đến các nơ-ron khác. Quá trình này được mô phỏng trong máy tính bằng các thuật toán toán học phức tạp, cho phép máy tính "suy nghĩ" theo cách gần giống con người.

Trong thời đại công nghệ hiện nay, neural network đóng vai trò then chốt trong phát triển trí tuệ nhân tạo. Chúng là nền tảng cho các ứng dụng AI tiên tiến như nhận diện giọng nói, dịch thuật tự động, xe tự lái và chẩn đoán y tế.

Neural network (mạng nơ-ron nhân tạo) là một mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc và hoạt động của bộ não

Cấu trúc mạng neural cơ bản

Một neural network điển hình gồm ba thành phần chính: lớp đầu vào (input layer), các lớp ẩn (hidden layers) và lớp đầu ra (output layer).

Lớp đầu vào nhận dữ liệu thô (như pixel của hình ảnh hoặc các con số) và truyền thông tin này tới các lớp ẩn. Các lớp ẩn thực hiện hầu hết các phép tính, xử lý thông tin và trích xuất các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu. Cuối cùng, lớp đầu ra cung cấp kết quả cuối cùng, có thể là một dự đoán, phân loại hoặc quyết định.

Mỗi nơ-ron trong mạng được kết nối với nhiều nơ-ron khác thông qua các "trọng số" (weights). Các trọng số này xác định mức độ ảnh hưởng của một nơ-ron đến nơ-ron khác. Khi dữ liệu được truyền qua mạng, mỗi nơ-ron tính toán tổng có trọng số của các đầu vào, áp dụng một hàm kích hoạt, và truyền kết quả tới các nơ-ron ở lớp tiếp theo.

Cơ chế hoạt động và huấn luyện

Quá trình huấn luyện neural network bao gồm hai giai đoạn chính: lan truyền tiến (forward propagation) và lan truyền ngược (backpropagation).

Trong lan truyền tiến, dữ liệu đi từ lớp đầu vào, qua các lớp ẩn, đến lớp đầu ra. Tại mỗi nơ-ron, tín hiệu đầu vào được nhân với trọng số tương ứng, cộng lại, và đưa qua một hàm kích hoạt để tạo ra đầu ra.

Các hàm kích hoạt phổ biến bao gồm:

• ReLU (Rectified Linear Unit): Đơn giản và hiệu quả, trả về 0 cho giá trị âm và giữ nguyên giá trị dương
• Sigmoid: Nén giá trị vào khoảng (0,1), thích hợp cho các bài toán phân loại nhị phân
• Softmax: Thường dùng ở lớp đầu ra cho bài toán phân loại nhiều lớp, chuyển đổi vector đầu ra thành phân phối xác suất

Sau khi có kết quả dự đoán, mạng tính toán sai số (độ lệch giữa kết quả dự đoán và kết quả thực tế) và sử dụng thuật toán lan truyền ngược để điều chỉnh các trọng số. Mục tiêu là giảm thiểu sai số trong các lần dự đoán tiếp theo. Đây là cơ chế "học" của neural network.

Quá trình học có giám sát (supervised learning) là phương pháp phổ biến nhất để huấn luyện neural network, trong đó mạng được cung cấp cả dữ liệu đầu vào và đầu ra mong muốn. Thông qua nhiều vòng lặp (epoch), mạng dần dần tối ưu hóa các trọng số để cải thiện độ chính xác.

Artificial neural network là gì?

Định nghĩa và phân biệt với mạng nơ-ron sinh học

Artificial neural network (ANN) là thuật ngữ chính thức và đầy đủ cho mô hình mạng nơ-ron được thiết kế và triển khai trong máy tính. Thuật ngữ này nhấn mạnh tính "nhân tạo" để phân biệt với mạng nơ-ron sinh học trong não người.

Mặc dù được lấy cảm hứng từ não bộ, artificial neural network có nhiều điểm khác biệt so với mạng nơ-ron sinh học. Não người có khoảng 86 tỷ nơ-ron với hàng nghìn kết nối cho mỗi nơ-ron, phức tạp hơn nhiều so với các mô hình ANN hiện đại. Nơ-ron sinh học truyền tín hiệu qua xung điện và tương tác hóa học, trong khi các nơ-ron nhân tạo sử dụng phép tính đơn giản hơn nhiều. Não người cũng có khả năng tự tổ chức và thích nghi theo cách mà các ANN hiện tại chưa thể sánh được.

Artificial neural network (ANN) là thuật ngữ chính thức và đầy đủ cho mô hình mạng nơ-ron 

Các loại ANN phổ biến

• Feedforward Neural Network (FFNN): Loại mạng cơ bản nhất, thông tin chỉ di chuyển theo một chiều từ đầu vào đến đầu ra, không có vòng lặp hay kết nối ngược. Thích hợp cho các bài toán phân loại đơn giản.
• Recurrent Neural Network (RNN): Mạng có các kết nối vòng lặp, cho phép lưu trữ thông tin từ các bước trước đó. Đặc biệt hiệu quả cho dữ liệu chuỗi như văn bản, giọng nói hoặc dữ liệu thời gian.
• Radial Basis Function Network (RBFN): Sử dụng hàm cơ sở xuyên tâm làm hàm kích hoạt, thường được sử dụng cho bài toán xấp xỉ hàm số và nội suy.
• Modular Neural Network (MNN): Bao gồm nhiều mạng con làm việc độc lập trên các nhiệm vụ khác nhau, sau đó kết hợp kết quả để tạo ra đầu ra cuối cùng.

Ứng dụng thực tế của ANN

Artificial neural network đã tìm thấy ứng dụng trong vô số lĩnh vực. Trong tài chính, chúng được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu, phát hiện giao dịch bất thường và đánh giá rủi ro tín dụng. Các thuật toán phân loại văn bản dựa trên ANN giúp lọc thư rác, phân tích tình cảm và tóm tắt nội dung tự động.

Trong lĩnh vực âm thanh, ANN đóng vai trò quan trọng trong hệ thống nhận diện giọng nói như Siri, Google Assistant và Alexa. Chúng cũng được sử dụng rộng rãi để phát hiện gian lận trong các giao dịch thẻ tín dụng, bảo hiểm và giao dịch trực tuyến bằng cách xác định các mẫu bất thường trong dữ liệu giao dịch.

Deep neural network là gì?

Khái niệm Deep Neural Network (DNN)

Deep neural network là gì? Đây là một dạng mạng nơ-ron đặc biệt với đặc trưng là có nhiều lớp ẩn (thường từ 5 lớp trở lên). Thuật ngữ "deep" (sâu) ám chỉ số lượng lớp trong mạng, không phải độ phức tạp của thuật toán. Mỗi lớp ẩn bổ sung cho phép mạng học các đặc trưng trừu tượng và phức tạp hơn từ dữ liệu.

Deep neural network đặc biệt phù hợp cho các bài toán có dữ liệu phức tạp và cần nhiều tầng trừu tượng để phân tích. Ví dụ, khi nhận diện một khuôn mặt, các lớp đầu tiên có thể học cách phát hiện cạnh và đường viền, các lớp giữa nhận diện các bộ phận như mắt, mũi, miệng, và các lớp sau cùng kết hợp các đặc trưng này để nhận diện toàn bộ khuôn mặt.

Ưu - nhược điểm của DNN

Deep neural network có nhiều ưu điểm nổi bật. Khả năng học các đặc trưng phức tạp tự động từ dữ liệu thô mà không cần sự can thiệp của con người là một trong những điểm mạnh lớn nhất. Điều này đặc biệt hữu ích khi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, âm thanh và văn bản. DNN cũng có độ chính xác cực cao trong nhiều nhiệm vụ, thậm chí vượt qua con người trong một số lĩnh vực như nhận diện hình ảnh và chơi game.

Tuy nhiên, deep neural network cũng có những hạn chế đáng kể. Chúng đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn và thời gian huấn luyện dài, đôi khi lên đến hàng tuần trên các tập dữ liệu lớn. DNN cũng cần lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ để hoạt động hiệu quả. Một vấn đề khác là nguy cơ overfitting (quá khớp) - khi mạng học quá sát với dữ liệu huấn luyện và mất khả năng tổng quát hóa cho dữ liệu mới. Để khắc phục, các kỹ thuật như dropout, regularization và data augmentation thường được sử dụng.

Bạn đọc tham khảo thêm: 

Intern Marketing là gì? Cách bắt đầu làm TTS Marketing

GraphQL là gì? Cấu trúc cơ bản của 1 truy vấn GraphQL

Convolutional neural network là gì?

Định nghĩa CNN

Convolutional neural network là gì? CNN là một dạng deep neural network được thiết kế đặc biệt cho việc xử lý dữ liệu có cấu trúc lưới, chẳng hạn như hình ảnh và video. Tên gọi của nó xuất phát từ phép toán "convolution" (tích chập) - kỹ thuật toán học dùng để trích xuất đặc trưng từ dữ liệu đầu vào.

CNN mô phỏng cách thức vùng thị giác trong não người xử lý thông tin. Trong não người, các tế bào thần kinh trong vùng thị giác chỉ phản ứng với các kích thích trong một vùng không gian giới hạn (trường tiếp nhận). Tương tự, trong CNN, mỗi nơ-ron chỉ kết nối với một phần nhỏ của lớp trước đó, cho phép mạng phát hiện các đặc trưng cục bộ như đường viền, góc cạnh hay kết cấu.

CNN là một dạng deep neural network được thiết kế đặc biệt cho việc xử lý dữ liệu có cấu trúc lưới

Cấu trúc cơ bản của CNN

Convolutional neural network có cấu trúc đặc biệt được tối ưu hóa cho việc xử lý hình ảnh, bao gồm các thành phần chính sau:

• Convolutional Layer (Lớp tích chập): Đây là thành phần cốt lõi của CNN, thực hiện phép tích chập giữa đầu vào và một bộ lọc (filter/kernel) để tạo ra bản đồ đặc trưng (feature map). Mỗi bộ lọc được thiết kế để phát hiện một đặc trưng cụ thể như đường thẳng, góc cạnh hoặc kết cấu.
• Pooling Layer (Lớp gộp): Làm giảm kích thước không gian của bản đồ đặc trưng, giúp giảm số lượng tham số và khối lượng tính toán. Phương pháp phổ biến nhất là Max Pooling, lấy giá trị lớn nhất từ một cửa sổ nhỏ trên bản đồ đặc trưng.
• Fully Connected Layer (Lớp kết nối đầy đủ): Thường nằm ở cuối mạng, kết nối tất cả các nơ-ron từ lớp trước với mỗi nơ-ron trong lớp này. Lớp này tổng hợp các đặc trưng đã học được để đưa ra kết quả cuối cùng.
• Activation Layer (Lớp kích hoạt): Thêm tính phi tuyến vào mô hình, thường sử dụng hàm ReLU sau mỗi lớp tích chập để tăng khả năng học các mẫu phức tạp.

Ứng dụng CNN trong thực tế

Convolutional neural network đã cách mạng hóa nhiều lĩnh vực ứng dụng hình ảnh và video. Trong công nghệ nhận diện khuôn mặt, CNN là nền tảng cho các hệ thống mở khóa điện thoại, kiểm soát an ninh và tìm kiếm người mất tích. Độ chính xác của các hệ thống này đã tăng lên đáng kể nhờ kiến trúc CNN tiên tiến.

Xe tự lái phụ thuộc rất nhiều vào CNN để hiểu thế giới xung quanh. Chúng phân tích hình ảnh từ camera để phát hiện làn đường, người đi bộ, biển báo giao thông và các phương tiện khác, cho phép xe đưa ra quyết định lái xe an toàn.

Trong y tế, CNN đã được ứng dụng để phân tích hình ảnh X-quang, CT scan và MRI, hỗ trợ bác sĩ phát hiện các dấu hiệu ung thư, gãy xương và các bất thường khác với độ chính xác cao. Hệ thống giám sát an ninh cũng sử dụng CNN để phát hiện hành vi đáng ngờ, nhận diện đối tượng, và theo dõi chuyển động trong video thời gian thực.

So sánh các loại neural network phổ biến

Bảng so sánh tổng hợp

Để hiểu rõ hơn sự khác biệt giữa các loại neural network, dưới đây là bảng so sánh chi tiết:

Nên chọn loại nào cho mục tiêu nào?

Việc lựa chọn loại neural network phù hợp phụ thuộc vào bản chất của vấn đề cần giải quyết và loại dữ liệu bạn đang làm việc.

Đối với các bài toán phân loại đơn giản với dữ liệu có cấu trúc rõ ràng (như bảng), một mạng ANN đơn giản thường là đủ. Các bài toán dự báo chuỗi thời gian (như giá cổ phiếu, lượng mưa) hoặc xử lý văn bản sẽ được hưởng lợi từ kiến trúc RNN hoặc các biến thể như LSTM hay GRU, vì chúng có khả năng "nhớ" thông tin từ các bước trước đó.

Khi làm việc với hình ảnh hoặc video, CNN là lựa chọn tối ưu. Ví dụ, nếu bạn muốn xây dựng một ứng dụng nhận diện khuôn mặt, CNN sẽ vượt trội so với các kiến trúc khác. Đặc biệt, các mô hình CNN tiên tiến như ResNet, Inception hay EfficientNet đã chứng minh hiệu quả vượt trội trong các cuộc thi nhận diện hình ảnh.

Đối với các bài toán phức tạp đòi hỏi cả xử lý không gian (như trong hình ảnh) và xử lý chuỗi thời gian (như trong video), các kiến trúc kết hợp như CNN-LSTM có thể là lựa chọn lý tưởng, kết hợp sức mạnh của cả hai thế giới.

Kết luận

Neural network là gì và các biến thể của nó đã trở thành công nghệ nền tảng cho cuộc cách mạng AI hiện nay. Từ artificial neural network cơ bản đến deep neural network phức tạp và convolutional neural network chuyên biệt, mỗi loại đều có vai trò riêng trong việc giải quyết các vấn đề khác nhau. Hiểu rõ cấu trúc, nguyên lý hoạt động và ứng dụng của chúng sẽ giúp bạn áp dụng hiệu quả vào các dự án AI và machine learning của mình.