Neural Network: Định nghĩa, đặc điểm, chức năng và ứng dụng

Neural Network mô phỏng cấu trúc não bộ con người, nó có thể nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dự đoán xu hướng cực kỳ tốt. Với sự phát triển như vũ bão của công nghệ, Neural Network đang dần trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực. Cùng Bizfly tìm hiểu rõ hơn về đặc điểm, chức năng và cách hoạt động của hệ thống mạng này trong bài viết sau. 

Neural Network là gì?

Neural Network hay tiếng Việt là mạng nơ-ron nhân tạo. Đây là một loại kiến ​​trúc điện toán dựa trên mô hình cách thức hoạt động của não người. Nó được tạo thành từ một tập hợp các đơn vị xử lý gọi là "nút". Các nút này truyền dữ liệu cho nhau, giống như cách các nơ-ron truyền xung điện cho nhau trong não.

Mạng nơ-ron được sử dụng trong học máy (machine learning) cụ thể hơn là dùng trong học sâu (deep learning) - một loại học máy tiên tiến có thể rút ra kết luận từ dữ liệu chưa được gắn nhãn, không cần sự can thiệp của con người. Ví dụ, một mô hình học sâu xây dựng trên mạng nơ-ron và được cung cấp đủ dữ liệu có thể xác định các mục trong ảnh mà nó chưa từng thấy trước đây.

Mạng nơ-ron giúp nhiều loại trí tuệ nhân tạo (AI) trở nên khả thi. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Chat GPT, trình tạo hình ảnh AI như DALL-E và các mô hình AI dự đoán đều phải dựa vào Neural Network. Trong thực tế, Neural Network cũng được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp như tóm tắt tài liệu hoặc nhận dạng khuôn mặt, các công việc đòi hỏi độ chính xác cao. Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất về Neural Network là thuật toán tìm kiếm của Google.

Mô hình Neural Network

Mạng nơ-ron gồm nhiều loại với độ phức tạp khác nhau. Dưới đây là 5 mô hình về Neural Network nổi bật:

Mạng nơ-ron nhân tạo truyền thẳng

Mạng nơ-ron nhân tạo truyền thẳng hay còn gọi là perceptron nhiều lớp (MLP), chúng gồm một lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và một lớp đầu ra. Mỗi nút trong một lớp sẽ được kết nối với toàn bộ các nút có trong lớp tiếp theo. Dữ liệu thường được đưa vào các mô hình này để đào tạo và chúng là nền tảng cho thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các mạng nơ-ron khác.

Mạng nơ-ron Perceptron và Perceptron đa lớp

Perceptron là một trong những mô hình sớm nhất và đơn giản nhất của một nơ-ron. Nó  là một bộ phân loại nhị phân, tách dữ liệu thành hai phân loại khác nhau. Mạng nơ-ron nhân tạo Multilayer Perceptron tăng thêm độ phức tạp với khả năng cho nhiều lớp ẩn giữa lớp đầu vào và đầu ra.

Các mô hình này có thể được sử dụng cho học sâu (deep learning). Mạng nơ-ron Perceptron và Perceptron đa lớp được ứng dụng trong phân loại thông tin phức tạp hoặc nhận dạng giọng nói. Do độ sâu và tính phức tạp của mô hình, việc xử lý và bảo trì mô hình có thể tốn nhiều chi phí và thời gian.

Mạng nơ-ron nhân tạo hàm cơ sở xuyên tâm

Mạng nơ-ron hàm cơ sở xuyên tâm thường có một lớp đầu vào, một lớp với các nút hàm cơ sở xuyên tâm có các tham số khác nhau và một lớp đầu ra. Các mô hình có thể được sử dụng để thực hiện phân loại, hồi quy cho chuỗi thời gian và để điều khiển các hệ thống. Các hàm cơ sở xuyên tâm tính toán giá trị tuyệt đối giữa một điểm trung tâm và một điểm nhất định. 

Mạng nơ-ron hồi quy

Mạng nơ-ron hồi quy được dùng nhiều trong xử lý dữ liệu. Mô hình này sẽ di chuyển dữ liệu về phía trước và lặp lại dữ liệu về phía sau nhằm hỗ trợ mạng nơ-ron nhân tạo hoàn thành tốt nhiệm vụ. Với luồng dữ liệu tương tự như mạng nơ-ron nhân tạo Feedforward, nhưng mỗi nút sẽ lưu giữ thông tin cần thiết để cải thiện từng bước. Nhờ đó, các mô hình có thể hiểu rõ hơn ngữ cảnh của đầu vào và tinh chỉnh dự đoán đầu ra.

Mạng nơ-ron hồi quy cũng được sử dụng trong các mô hình trình tự để xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó bao gồm một bộ mã hóa và giải mã đồng thời. Thường người ta sử dụng nó cho chatbot, dịch ngôn ngữ hoặc để tóm tắt tài liệu.

Mạng nơ-ron mô-đun

Mạng nơ-ron nhân tạo dạng mô-đun là đặc trưng của một loạt các mạng nơ-ron độc lập và được điều tiết bởi một số mạng trung gian. Mỗi mạng nơ-ron độc lập đóng vai trò là một mô-đun và hoạt động trên các đầu vào riêng biệt để hoàn thành một số nhiệm vụ phụ và kết hợp để hoàn thành nhiệm vụ và đầu ra chung. Loại mạng nơ-ron nhân tạo này giúp xử lý quy trình phức tạp hiệu quả hơn và có thể áp dụng cho nhiều môi trường.

Neural Network có những đặc điểm gì?

Một số đặc điểm nổi bật có trong Neural Network như sau:

• Bộ não con người là nguồn cảm hứng của kiến trúc mạng nơ-ron. Mỗi nơ-ron là một hàm toán học, có chức năng thu thập và phân tích dữ liệu theo cấu trúc chi tiết
• Neural Network giống với những phương pháp thống kê theo đồ thị đường cong hoặc phân tích hồi quy. Mạng này bao gồm nhiều nút mạng liên kết với nhau
• Mỗi nút mạng liên kết là một tập hợp tri giác, có cấu tạo tương đồng với hàm hồi quy đa tuyến tính, liên kết với nhau. Các lớp này sẽ thu thập thông tin và phát tín hiệu đầu ra tương ứng
• Thông tin được lưu trữ trong các tế bào thần kinh về cơ bản là sự liên kết có trọng số của các tế bào thần kinh
• Nó có khả năng học và khái quát hóa từ dữ liệu cho sẵn bằng cách chỉ định và điều chỉnh trọng số phù hợp

Chức năng của Neural Network

Neural Network được sử dụng đa dạng trong nhiều lĩnh vực, cụ thể như: 

• Dự đoán tài chính qua quá trình xử lý các dữ liệu của công cụ tài chính cụ thể như: Giá cổ phiếu, báo cáo tài chính, tin tức, xu hướng thị trường,... 
• Chẩn đoán y tế thông qua các hình ảnh y khoa như: Hình ảnh X-quang, MRI, CT để xác định bệnh lý một cách nhanh chóng.
• Dự đoán về nhu cầu sử dụng năng lượng và phụ tải điện như: Thời tiết, hoạt động của người dùng để dự đoán nhu cầu, giúp công ty điện lực quản lý mạng lưới hiệu quả, tránh tình trạng quá tải hoặc thiếu điện.
• Kiểm soát các quy trình và chất lượng làm việc, phát hiện các lỗi sản phẩm, sai sót trong quá trình sản xuất, nâng cao năng suất làm việc.
• Nhận dạng được các hợp chất hóa học để có thể phát hiện các chất gây ô nhiễm môi trường hoặc chất độc hại có trong sản phẩm.
• Hỗ trợ tiếp thị đúng mục tiêu qua việc lọc mạng xã hội và phân tích đúng dữ liệu về hành vi, sở thích. Nhằm xây dựng hồ sơ khách hàng chi tiết, nâng cao hiệu quả chiến dịch cá nhân hóa, tăng lượt tiếp cận và hiện quả chuyển đổi.

Ứng dụng của Neural Network

Bên cạnh hàng loạt chức năng mạnh mẽ, Neural Network còn có 4 ứng dụng đặc biệt quan trọng, bao gồm:

Thị giác máy tính

Đây là khả năng trích xuất dữ liệu, thông tin chuyên sâu từ hình ảnh và video của máy tính. Với mạng nơ-ron, máy tính có thể phân biệt và nhận diện hình ảnh tương tự con người. Thị giác máy tính được ứng dụng trong nhiều trường hợp, cụ thể như:

• Nhận diện hình ảnh trên ô tô tự lái, nhận diện các biển báo giao thông và những người cùng tham gia giao thông
• Tự động kiểm duyệt nội dung để loại bỏ nội dung không an toàn trên các nền tảng và kho lưu trữ video, hình ảnh,...
• Nhận diện khuôn mặt ngay cả khi đeo khẩu trang hay đeo kính mắt
• Dán nhãn hình ảnh để xác định logo thương hiệu, quần áo,...

Nhận dạng giọng nói

Neural Network có thể phân tích giọng nói con người qua mọi mẫu giọng từng vùng miền khác nhau, tông giọng, ngôn ngữ khác nhau. Chẳng hạn như trợ lý ảo Amazon Alexa với phần mềm phiên âm tự động sử dụng giọng nói để thực hiện các công việc như: 

• Hỗ trợ nhân viên trực tổng đài, tự động phân loại cuộc gọi
• Chuyển đổi cuộc trò chuyện về y khoa thành văn bản 
• Tạo phụ đề chính xác cho video và các bản ghi âm cuộc họp

Hoặc ví dụ như ứng dụng nhận dạng giọng nói trong việc điều khiển tivi thông minh, bạn có thể điều khiển bằng giọng nói để chuyển kênh, tăng giảm âm lượng, tìm kiếm phim một cách tiện lợi.

Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Đây là khả năng xử lý văn bản tự động do con người tạo ra. Mạng nơ-ron giúp máy tính thu thập thông tin chuyên sâu từ dữ liệu văn bản và tài liệu. Ứng dụng trong nhiều trường hợp, gồm các chức năng như: 

• Tổng đài viên ảo và chatbot tự động
• Tự động phân loại và sắp xếp dữ liệu được ghi
•  Phân tích nghiệp vụ thông minh từ email, biểu mẫu và tài liệu dài
• Tóm tắt tài liệu và tạo bài viết về một chủ đề có sẵn
• Lập chỉ mục các cụm từ thể hiện cảm xúc, đặc biệt trên các nền tảng mạng xã hội

Cụ thể, đối với các trợ lý ảo Siri, Alexa, Google Assistant: Neural Network giúp các trợ lý ảo này hiểu được câu hỏi, yêu cầu của người dùng, tìm kiếm thông tin trên Internet và đưa ra câu trả lời chính xác.

Là công cụ đề xuất

Neural Network có thể theo dõi hoạt động của người dùng để đưa ra các đề xuất cá nhân hóa cho người dùng. Giúp phân tích mọi hành vi của người dùng và đưa ra gợi ý sản phẩm/dịch vụ mà người dùng quan tâm. 

Neural Network hoạt động như thế nào?

Vì mạng nơ-ron được tạo ra dựa trên cấu trúc tương tự bộ não người. Trong đó, các tế bào nơ-ron liên kết chặt chẽ với nhau tạo thành một mạng lưới nơ-ron nhân tạo, các nơ-ron này sẽ cùng hoạt động để giải quyết nhiệm vụ một cách trơn tru nhất. Một cách cụ thể hơn, mạng lưới Neural Network hoạt động theo kiến trúc đơn giản hoặc chuyên sâu như sau:

Kiến trúc mạng nơ-ron đơn giản

• Input Layer (tầng đầu vào): Nhận thông tin từ bên ngoài đi vào trong hệ thống mạng nơ-ron, sau đó phân loại và thực hiện xử lý, phân tích dữ liệu để chuyển qua lớp kế tiếp.  
• Hidden Layer (tầng ẩn): Mỗi hệ thống mạng sẽ chưa nhiều lớp ẩn khác nhau. Do đó, lượng thông tin ở tầng ẩn này sẽ được xử lý và chuyển sang tầng sau. 
• Output Layer (tầng đầu ra): Sau quá trình tổng hợp dữ liệu, mạng nơ-ron nhân tạo sẽ chắt lọc và cho kết quả cuối cùng xuất hiện ở lớp đầu ra. 

Cấu trúc Neural Network chuyên sâu

Hệ thống mạng chuyên sâu này hay còn được gọi là “deep learning” với cấu tạo bởi hàng triệu nơ-ron khác nhau. Trong hệ thống này, đại diện kết nối giữa 2 nút được gọi là trọng số, bản chất như một con số thực thụ. 

Khi một nút được kích thích thì các nút còn lại sẽ cho kết quả trọng số dương. Hoặc khi nút này cản trở hành động của các nút kia sẽ cho ra trọng số âm. Nút có trọng số cao hơn sẽ có mức ảnh hưởng lớn hơn các nút còn lại. 

Đặc biệt, nơ-ron trong cấu trúc chuyên sâu cần được đào tạo bằng nhiều phương pháp học máy với tần suất nhiều hơn, vì cấu trúc mạng nhận tạo có thể tác động lên tất cả dữ liệu đầu vào, đầu ra, bất kể loại dữ liệu đó có mức độ phức tạp ra sao. 

Phương pháp đào tạo mạng Neural Network 

Đào tạo mạng Neural Network có nghĩa là quy trình dạy hệ thống mạng này cách thực hiện nhiệm vụ. Cần có phương pháp cụ thể để mạng nơ-ron có thể xử lý dữ liệu đầu vào một cách chính xác hơn. Cụ thể như phương pháp học có giám sát. Phương thức này sẽ được thực hiện bằng cách các nhà khoa học dữ liệu cung cấp cho mạng nơ-ron tuần hoàn nhân tạo những tệp dữ liệu đã gắn nhãn sẵn để nhận về câu trả lời chính xác nhất. Bởi, Neural Network thực hiện tích lũy kiến thức từ các tập dữ liệu hàng ngày. 

Chẳng hạn, một mạng nơ-ron học cách nhận diện khuôn mặt chuẩn xác sau quá trình xử lý hàng nghìn hình ảnh về mặt người, kèm theo các thuật ngữ liên quan khác như cảm xúc.

Sử dụng Neural Network sao cho hiệu quả?

Để sử dụng hệ thống mạng nơ-ron một cách hiệu quả bạn cần có kinh nghiệm thực tế. Cụ thể, bạn cần lưu ý những điều sau:

• Chọn mô hình phù hợp dựa theo đầu vào dữ liệu và các ứng dụng
• Chọn thuật toán để xử lý thông tin giữa các nút mạng, không cần quá nhiều thời gian để thử nghiệm và điều chỉnh. 

Kết hợp cả 2 điều trên cùng ngân sách đầu tư hợp lý thì bạn có thể ứng dụng mạng nơ-ron hiệu quả, ngay cả đối với các tệp dữ liệu lớn. 

So sánh Neural Network và Deep Learning 

Dưới đây là bảng so sánh về Neural Network và Deep Learning:

Phân biệt các định nghĩa Neural Network

Hai khái niệm này tương tự nhau, tuy nhiên chúng có những điểm khác biệt nhất định, dưới đây là so sánh về 2 khái niệm này giúp bạn không nhầm lẫn. 

Bài viết trên của Bizfly đã cung cấp đầy đủ thông tin về khái niệm, chức năng, ứng dụng và cả  cách hoạt động của hệ thống mạng Neural Network. Hy vọng qua đó bạn đã có những góc nhìn chi tiết, rõ ràng hơn về hệ thống mạng này.