Mạng nơ ron là gì? Giải thích chi tiết thuật ngữ Neural Network

Mạng nơ ron (Neural Network) là một trong những khái niệm quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học sâu (Deep Learning). Trong bài viết này, Công Nghệ AI VN sẽ giải thích chi tiết về thuật ngữ này, cách hoạt động của nó và những ứng dụng thực tế của chúng trong đời sống.

Mục lục bài viết

Mạng nơ ron là gì?

Mạng nơ-ron (Neural Network) là một mô hình tính toán được thiết kế để mô phỏng quá trình hoạt động của não bộ con người. Mạng này gồm các lớp nơron kết nối với nhau, giúp máy tính nhận diện và học từ dữ liệu, từ đó đưa ra quyết định hoặc dự đoán chính xác.

Mỗi nơ-ron trong mạng có thể được coi như một đơn vị tính toán, nhận dữ liệu đầu vào, xử lý và truyền kết quả đầu ra đến các nơ-ron khác. Neural Network học từ dữ liệu thông qua quá trình huấn luyện, sử dụng thuật toán tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất.

Neural Network là AI được mô phỏng theo cách não bộ của con người

Mạng nơ ron hoạt động như thế nào?

Neural Network hoạt động dựa trên cấu trúc tương tự như bộ não con người, bao gồm các đơn vị tính toán gọi là nơ-ron. Những nơ-ron này được kết nối với nhau trong một mạng lưới để xử lý và phân tích dữ liệu. Mỗi nơ ron nhận đầu vào, xử lý chúng và truyền kết quả đến các nơ-ron khác.

Cụ thể, mạng nơ ron bao gồm ba lớp chính:

Lớp đầu vào (Input Layer): Lớp này nhận dữ liệu từ môi trường bên ngoài. Các tín hiệu đầu vào có thể là các đặc điểm của dữ liệu, như giá trị pixel trong ảnh hoặc từ ngữ trong câu văn.
Lớp ẩn (Hidden Layer): Dữ liệu từ lớp đầu vào sẽ được chuyển qua các lớp ẩn, nơi mà các nơ-ron sẽ xử lý và phát hiện các đặc trưng quan trọng trong dữ liệu. Một Neural Network có thể có nhiều lớp ẩn, và mỗi lớp ẩn này giúp mạng học được những đặc trưng phức tạp hơn từ dữ liệu.
Lớp đầu ra (Output Layer): Sau khi dữ liệu được xử lý qua các lớp ẩn, kết quả sẽ được truyền đến lớp đầu ra. Lớp này đưa ra quyết định cuối cùng hoặc phân loại dữ liệu, ví dụ như nhận diện một bức ảnh là chó hay mèo.

Mô phỏng cách thức hoạt động của mạng nơ-ron

Quá trình học của mạng nơ ron

Neural Network học từ dữ liệu thông qua quá trình huấn luyện, bao gồm các bước sau:

Truyền dữ liệu qua mạng: Dữ liệu được đưa vào lớp đầu vào và đi qua các lớp ẩn. Mỗi nơron trong các lớp ẩn tính toán đầu ra của mình bằng cách thực hiện phép tính với trọng số và một hàm kích hoạt (activation function).
Tính toán lỗi: Sau khi mạng đưa ra dự đoán, lỗi (sai số) giữa dự đoán và giá trị thực tế sẽ được tính toán. Lỗi này sẽ giúp mạng điều chỉnh trọng số để cải thiện độ chính xác của dự đoán.
Cập nhật trọng số: Thông qua quá trình lan truyền ngược (Backpropagation), mạng sẽ cập nhật trọng số các kết nối giữa các nơron để giảm thiểu lỗi. Thuật toán tối ưu hóa như Gradient Descent sẽ được dùng để điều chỉnh trọng số sao cho mạng học được cách đưa ra dự đoán chính xác hơn.

Quá trình huấn luyện này được lặp lại nhiều lần cho đến khi mạng nơ ron học được các đặc trưng quan trọng và có thể dự đoán chính xác kết quả trên các dữ liệu mới.

Thông qua quá trình này, mạng nơ ron trở nên ngày càng thông minh hơn trong việc nhận diện mẫu và đưa ra các quyết định.

Phải input nhiều thông tin thì AI mới output được kết quả hữu dụng

Ứng dụng của Neural Network

Mạng nơ ron đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nhờ khả năng học hỏi từ dữ liệu và phát hiện các mẫu phức tạp. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu:

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Mạng nơ ron giúp máy tính hiểu và tương tác với ngôn ngữ con người một cách tự nhiên. Các ứng dụng của NLP dựa trên neural network bao gồm:

Dịch máy: Chuyển đổi văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
Phân tích cảm xúc: Xác định cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung tính) trong văn bản, như trong các đánh giá sản phẩm hoặc mạng xã hội.
Trả lời câu hỏi tự động: Mạng này giúp xây dựng các hệ thống trợ lý ảo (như Siri, Alexa) có thể trả lời các câu hỏi người dùng đưa ra.
Chuyển văn bản thành giọng nói và ngược lại (Text-to-Speech, Speech-to-Text).

Ví dụ: Google Translate sử dụng mạng nơ ron để cải thiện khả năng dịch tự động. Thay vì chỉ dịch từng từ, mạng giúp hiểu ngữ cảnh câu để đưa ra bản dịch chính xác hơn. Ví dụ, dịch câu “I am looking forward to seeing you” sẽ được dịch chính xác là “Tôi mong được gặp bạn” thay vì chỉ dịch từng từ đơn lẻ.

Hoặc trợ lý ảo như Apple’s Siri và Amazon’s Alexa sử dụng mạng nơ ron để nhận diện câu lệnh giọng nói và đưa ra phản hồi. Khi bạn hỏi “Thời tiết hôm nay như thế nào?”, nơ ron giúp Siri hiểu và trả lời chính xác.

Trợ lý ảo như Apple's Siri có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên — Trợ lý ảo như Apple’s Siri có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Nhận dạng ảnh (Thị giác máy tính)

Trong lĩnh vực thị giác máy tính, mạng nơ ron đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý và phân tích hình ảnh. Một số ứng dụng bao gồm:

Nhận dạng khuôn mặt: mạng nơ-ron có thể nhận diện khuôn mặt con người từ các bức ảnh hoặc video.
Phân loại hình ảnh: Phân loại ảnh thành các nhóm, chẳng hạn như phân biệt các loài động vật hoặc nhận diện các loại đồ vật.
Phát hiện đối tượng: Tìm và đánh dấu các đối tượng trong ảnh (ví dụ, phát hiện xe trong ảnh giao thông).
Segmentation: Chia nhỏ hình ảnh thành các phần có ý nghĩa (ví dụ, phân chia các vùng trong ảnh y tế).

Ví dụ: Face ID của Apple dùng mạng nơ ron để nhận diện khuôn mặt của người dùng. Khi bạn nhìn vào điện thoại, Face ID xác minh khuôn mặt và mở khóa điện thoại. Hệ thống học hỏi từ dữ liệu và cải thiện độ chính xác theo thời gian.

Hoặc Tesla sử dụng mạng nơ ron trong hệ thống Autopilot để nhận diện và phát hiện các đối tượng trên đường như xe hơi, người đi bộ và các vật cản khác. Hệ thống này giúp chiếc xe tự lái an toàn hơn bằng cách nhận diện và xử lý các tình huống trong thời gian thực.

Smartphone tích hợp tính năng nhận diện thương hiệu để mở khóa điện thoại

Nhận dạng giọng nói

Mạng nơ ron đã cải thiện khả năng nhận diện giọng nói và cho phép máy tính hiểu và chuyển đổi âm thanh thành văn bản. Các ứng dụng bao gồm:

Trợ lý ảo: Như Google Assistant, Siri, và Alexa giúp nhận diện các câu lệnh giọng nói và thực hiện các tác vụ như tìm kiếm thông tin, đặt lời nhắc, và điều khiển thiết bị thông minh.
Chuyển giọng nói thành văn bản: Ứng dụng trong các dịch vụ như đánh máy tự động hoặc trong các hệ thống hội thoại, giúp người dùng chuyển lời nói thành văn bản.
Tìm kiếm bằng giọng nói: Các công cụ tìm kiếm như Google Search sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói để giúp người dùng thực hiện các truy vấn bằng cách nói thay vì gõ văn bản.

Một số AI có khả năng chuyển giọng thành văn và ngược lại

Ví dụ: Google sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói dựa trên mạng nơ ron để giúp người dùng thực hiện tìm kiếm bằng giọng nói. Chẳng hạn như, bạn có thể hỏi “Tỷ giá đô la Mỹ hôm nay?” và Google sẽ trả lời ngay lập tức bằng giọng nói hoặc văn bản.

Hoặc phần mềm nhận dạng giọng nói Dragon NaturallySpeaking sử dụng mạng nơ ron để chuyển đổi giọng nói thành văn bản. Người dùng chỉ cần nói chuyện và phần mềm sẽ tự động ghi lại nội dung văn bản.

Neural network đã và đang trở thành một công nghệ tiên tiến, mang lại nhiều ứng dụng thực tế và hữu ích trong đời sống hàng ngày. Từ việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng ảnh đến nhận diện giọng nói, mạng nơ ron đã giúp các loại AI trở nên thông minh hơn. Nếu bạn muốn hiểu sâu hơn về công nghệ thì hãy tiếp tục theo dõi Công Nghệ AI VN để không bỏ lỡ những tin tức giật gân!