Mạng thần kinh nhân tạo là gì? Tổng quan về mạng thần kinh nhân tạo

Trong thời đại công nghệ số phát triển như hiện nay, các công nghệ như trí thông minh nhân tạo (AI) lại ngày càng bùng nổ. Một nhân tố đóng góp vào quá trình bùng nổ này là mạng thần kinh nhân tạo (artificial neural network). Bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan về mạng thần kinh nhân tạo, cùng theo dõi nhé!

Trong thời đại công nghệ số phát triển như hiện nay, các công nghệ như trí thông minh nhân tạo (AI) lại ngày càng bùng nổ. Một nhân tố đóng góp vào quá trình bùng nổ này là mạng thần kinh nhân tạo (artificial neural network). Bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan về mạng thần kinh nhân tạo, cùng theo dõi nhé!

1. Mạng thần kinh nhân tạo là gì?

Mạng thần kinh nhân tạo, hay gọi tắt là mạng thần kinh, là hệ thống thuật toán trên máy tính được lấy cảm hứng từ mạng thần kinh sinh học của não động vật. Mạng thần kinh nhân tạo được lần đầu giới thiệu bởi Warren McCulloch và Walter Pitts vào năm 1943.

Về cơ bản, mạng thần kinh nhân tạo là một loại thuật toán được sử dụng trong Machine Learning, và thông thường được áp dụng vào trong Deep Learning.

Mạng thần kinh nhân tạo là gì

2. Các thành phần của mạng thần kinh nhân tạo

– Các nơ-ron

Mạng thần kinh nhân tạo là một tập hợp của nhiều nơ-ron nhân tạo khác nhau, tương tự như hệ thống thần kinh của sinh vật. Mỗi nơ-ron nhân tạo này có khả năng xử lý dữ liệu đi vào, đồng thời trả ra kết quả. Và chính kết quả này lại được làm dữ liệu đầu vào cho các nơ-ron nhân tạo khác. Quá trình cứ lặp đi lặp lại cho đến khi nơ-ron cuối cùng xuất ra kết quả cuối cùng.

Các nơ-ron trong mạng thần kinh nhân tạo

– Liên kết giữa các nơ-ron và tải trọng

Như đã đề cập ở trên, liên kết này giúp truyền tải dữ liệu trong hệ thống các nơ-ron với nhau, và tải trọng (weight) của liên kết này sẽ liên quan đến mức độ quan trọng của luồng dữ liệu.

Các thành phần của mạng thần kinh nhân tạo

3. Ứng dụng của mạng thần kinh nhân tạo trong thực tiễn

Mạng thần kinh nhân tạo có lẽ được ứng dụng nhiều trong mô hình Deep Learning, và đây là một nhánh phát triển của trí thông minh nhân tạo (AI). Nó được áp dụng nhiều trong đời thường, chẳng hạn như khả năng điều khiển xe ô tô tự lái, nhận diện khuôn mặt trên điện thoại, dự đoán email spam,…

Công nghệ nhận diện khuôn mặt

4. Một số bất cập của mạng thần kinh nhân tạo

– Quá trình huấn luyện phức tạp

Khi so sánh với hệ thống thần kinh thực tế, mạng thần kinh nhân tạo này mất nhiều công sức và thời gian để có thể huấn luyện thành công.

– Mạng thần kinh nhân tạo vẫn chỉ là “lý thuyết”

Cách hoạt động của hệ thống này không hoàn toàn tương tự như cách mà mạng thần kinh sinh học hoạt động, và về cơ bản thì cơ chế hoạt động của hệ thống thần kinh của con người hiện nay cũng vẫn còn chưa được hiểu rõ.

Mạng thần kinh nhân tạo vẫn chỉ là lý thuyết

– Cần hệ thống máy “khoẻ”

Để có thể hỗ trợ chạy thuật toán này thì các lập trình viên cần trang bị thiết bị máy tính đủ khoẻ để có thể phục vụ việc tạo mô hình học máy nhanh hơn.

Xem thêm:

>>> TensorFlow là gì? Những điều bạn chưa biết về TensorFlow

>>> React là gì? Phân biệt sự khác nhau giữa React JS với React Native

Một số mẫu laptop đang được kinh doanh tại Ciscolinksys

Vừa rồi là các thông tin về mạng thần kinh nhân tạo mà có thể bạn chưa biết. Hy vọng bài viết hữu ích với bạn, cảm ơn bạn đã theo dõi, hẹn gặp lại trong những bài viết khác!

11 lượt xem

Nguồn: Ciscolinksys

[related_posts_by_tax posts_per_page="4" title="Bài viết cùng chủ đề"]

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *