Neural network- mạng lưới thần kinh nhân tạo

Neural network là gì? Bài viết hôm nay sẽ chia sẻ cho các bạn hiểu về khái niệm này một cách dễ hiểu nhất. Bắt đầu nhé!

Neural Network là gì?

Theo định nghĩa sinh học, mạng nơ-ron là một tập hợp các dây thần kinh kết nối với nhau. Neural Network cụm từ dùng để chỉ mạng nơ-ron nhân tạo, cấu thành từ các lớp nơ-ron.

“Neural network”, tạm dịch nghĩa  là “mạng lưới thần kinh nhân tạo”. Đây là hệ thống các máy tính và thiết bị hệ thống điện toán nói chung được kết nối theo một cách nào đó để mô phỏng lại một phần cách hoạt động của các nơ-ron thần kinh trong não người. Những chiếc máy tính trong Neural Network có thể nằm gần nhau trong cùng một phòng hay cách xa nhau cả nghìn cây số, mỗi một chiếc máy tính trong đó có thể được xem như một đơn vị thần kinh, gọi là node. Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Network – NN) là một mô hình lập trình rất đẹp lấy cảm hứng từ mạng nơ-ron thần kinh.

Deep Learning được xây dựng trên cơ sở 1 mạng lưới các Neural Network, tổ chức thành từng lớp (layer), các layer cao hơn sẽ “hiểu” được các tổng giá trị đưa vừa ở layer sau nó.

Một ví dụ thực tế

Khi ta muốn dùng Deep Learning để xử lý ảnh.

• Layer 1 có input là các pixel của ảnh- Layer đầu tiên này được dùng để huấn luyện (training) để nhận diện các hình dáng (shapes) cơ bản của vật thể.
• Các layers cao hơn dùng các shapes của ảnh này, để “hiểu” là các shapes này dùng để biểu diễn vật gì.
• Nếu dùng vài nghìn tấm ảnh các khuôn mặt, và nói với Neural networks rằng “Đây là cái mặt người” và …sau quy trình dạy dỗ này, Deep Learning sẽ có khả năng nhận dạng ra khuôn mặt của bạn trong hầu hết bất cứ tấm ảnh nào.

Kết hợp với các kĩ thuật học sâu (Deep Learning – DL), Neural Network đang trở thành một công cụ rất mạnh mẽ đem lại kết quả tốt nhất cho nhiều bài toán khó như nhận dạng ảnh, giọng nói hay xử lý ngôn ngữ một cách tự nhiên.

Tìm hiểu thêm thông tin ngành học tại: https://duytan.edu.vn/tri-tue-nhan-tao