Công nghệ

Neural network là gì? Những ví dụ về Mạng nơ-ron nhân tạo

Chắc chắn trong chúng ta, không phải ai cũng biết hết những thông tin quan trọng của công nghệ thời đại mới. Một trong những thuật ngữ mà nhiều người vẫn còn gặp khó khăn trong việc tìm hiểu nó chính là: Neural network. Bạn có biết Neural network là gì hay không? Làm ví dụ như thế nào để hiểu nhất về Mạng nơ – ron nhân tạo? Để tìm hiểu kỹ hơn về vấn đề này, bạn đừng vội bỏ qua bài viết của VN24h ngay sau đây nhé.

Neural network là gì?

Neural network – NN được gọi là mạng nơ-ron nhân tạo. Đây là một mô hình cầu kỳ được lấy ý tưởng từ Mạng nơ-ron của hệ thần kinh con người. NN khi kết hợp với các kỹ thuật học sâu ( Deep Learnning – DL) thì trở thành một công cụ mạnh mẽ có hiệu quả cao trong việc xử lý các bài toán khó liên quan đến nhận dạng ảnh, giọng nói hay xử lý những ngôn ngữ tự nhiên.

Neural network – mạng nơ ron nhân tạo dựa theo mô phỏng nơ ron hệ thần kinh của sinh vật
Neural network – mạng nơ ron nhân tạo dựa theo mô phỏng nơ ron hệ thần kinh của sinh vật

Tuy nhiên Neural network là gì cũng được lý giải theo một cách dễ hiểu như sau: Neural network là một mô hình xử lý thông tin được sáng lập ra dựa trên hoạt động hệ thống thần kinh của sinh vật. Neural network mô phỏng giống như bộ não của con người, được học bởi kinh nghiệm nếu thông qua huấn luyện. Bộ nhớ sẽ lưu trữ lại những tri thức và sử dụng lượng kinh nghiệm kiến thức đó để dựa đoán các dữ liệu chưa biết.

Neural network được ứng dụng ở đâu?

Theo như nghiên cứu thì Mạng nơ–ron nhân tạo được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội. Chủ yếu là trong: điện, điện tử, quân sự, kinh tế…Nhờ có Neural network mà những bài toán cao cấp, có độ khó phức tạp cần độ chính xác cao và gần như tuyệt đối đó là: điều khiển tự động, nhận dạng, khai phá dữ liệu.

Quá trình xử lý thông tin của Neural network – NN

Inputs: Mỗi 1 Inputs sẽ tương ứng với lại một 1 thuộc tính của dữ liệu.

Output: Kết quả của Neural network chính là một giải pháp cho vấn đề nào đó.

Output: Kết quả của một ANN là một giải pháp cho một vấn đề

Connection Weights ( Trọng số liên kết)

Đây là một thành phần quan trọng không thể thiếu trong Mạng nơ-ron nhân tạo. Trọng số liên kết thể hiện độ mạnh của dữ liệu đầu vào đối với việc xử lý thông tin. Deep Learning hỗ trợ điều chỉnh các trọng số của inputs data để có được kết quả như mong muốn.

Quá trình xử lý thông tin của Neural network gồm 3 giai đoạn chính
Quá trình xử lý thông tin của Neural network gồm 3 giai đoạn chính

Neural network là gì? Những ví dụ về Mạng nơ-ron nhân tạo

Mạng nơ–ron nhân tạo được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, dưới đây sẽ là một vài ví dụ giúp bạn hiểu thêm về Neural network

  • Ví dụ trong lĩnh vực ngân hàng

Neural network là quá trình xem xét có đồng ý cho khách hàng vay vốn hay không. Mỗi Inputs sẽ tương ứng với một thông tin cá nhân của khách hàng như: Số con, địa chỉ, thu nhập, nghề nghiệp, tuổi…

Trong Neural network của ứng dụng vay vốn ngân hàng, Output sẽ là kết quả ngân hàng có đồng ý cho khách vay tiền hay không, Output là Yes thì sẽ cho vay, Output là No thì tức là yêu cầu không được thông qua.

Neural network xử lý được thông tin đưa vào nhờ kỹ thuật học sâu - DL
Neural network xử lý được thông tin đưa vào nhờ kỹ thuật học sâu – DL
  • Ứng dụng Neural network để điều khiển thiết bị bằng giọng nói
  • Ứng dụng Mạng nơ – ron nhân tạo để dự báo mưa và dòng chảy trong công tác phòng tránh và giảm nhẹ thiên tai
  • Ứng dụng Neural network trong công cuộc xử lý tín hiệu bị nhiễu
  • Ứng dụng Mạng nơ – ron biến hình phẳng thành mô hình 3D
  • Ứng dụng Neural network – Nn trong công tác nhận diện giọng nói của các thiết bị điện tử
  • Ứng dụng Neural network cho các ứng dụng dịch ngôn ngữ

Trên đây là những thông tin về Neural network là gì? Những ví dụ về Mạng nơ–ron nhân tạo mà chúng tôi muốn chia sẻ đến các bạn. Hy vọng rằng qua những thông tin mà chúng tôi cung cấp sẽ giúp các bạn hiểu thêm về tính ứng dụng của Neural network. Xin cảm ơn các bạn đã dành thời gian theo dõi bài viết. Chúc các bạn có một ngày làm việc và học tập hiệu quả.

Tags

Viết bình luận

avatar
  Theo dõi  
Thông báo của
Back to top button