Neural Network là chuỗi những thuật toán được đưa ra để hỗ trợ tìm kiếm những mối quan hệ cơ bản của một tập hợp dữ liệu dựa vào việc bắt chước cách thức hoạt động từ não bộ con người. Bạn đã thực sự hiểu rõ Neural Network là gì? Nếu còn mơ hồ với kiến thức này thì có thể tham khảo bài viết dưới đây của chúng tôi để làm rõ.
Neural Network là gì?
Neural Network đọc tiếng việt là Mạng nơ-ron nhân tạo, đây là một chuỗi những thuật toán được đưa ra để tìm kiếm các mối quan hệ cơ bản trong tập hợp các dữ liệu. Thông qua việc bắt bước cách thức hoạt động từ não bộ con người. Nói cách khác, mạng nơ ron nhân tạo được xem là hệ thống của các tế bào thần kinh nhân tạo. Đây thường có thể là hữu cơ hoặc nhân tạo về bản chất.
Định nghĩa Neural Network là gì?
Neural Network có khả năng thích ứng được với mọi thay đổi từ đầu vào. Do vậy, nó có thể đưa ra được mọi kết quả một cách tốt nhất có thể mà bạn không cần phải thiết kế lại những tiêu chí đầu ra. Khái niệm này có nguồn gốc từ trí tuệ nhân tạo, đang nhanh chóng trở nên phổ biến hơn trong sự phát triển của những hệ thống giao dịch điện tử.
Đặc điểm của Artificial Neural Network là gì?
Trong lĩnh vực tài chính, mạng nơ ron nhân tạo hỗ trợ cho quá trình phát triển các quy trình như: giao dịch thuật toán, dự báo chuỗi thời gian, phân loại chứng khoán, mô hình rủi ro tín dụng và xây dựng chỉ báo độc quyền và công cụ phát sinh giá cả. Mạng nơ ron nhân tạo có thể hoạt động như mạng nơ ron của con người. Mỗi một nơ ron thần kinh trong nơ ron nhân tạo là hàm toán học với chức năng thu thập và phân loại các thông tin dựa theo cấu trúc cụ thể.
Neural Network có sự tương đồng chuẩn mạnh vối những phương pháp thống kê như đồ thị đường cong và phân tích hồi quy. Neural Network có chứa những lớp bao hàm các nút được liên kết lại với nhau. Mỗi nút lại là một tri giác có cấu tạo tương tự với hàm hồi quy đa tuyến tính.Bên trong một lớp tri giác đa lớp, chúng sẽ được sắp xếp dựa theo các lớp liên kết với nhau. Lớp đầu vào sẽ thu thập các mẫu đầu vào và lớp đầu ra sẽ thu nhận các phân loại hoặc tín hiệu đầu ra mà các mẫu đầu vào có thể phản ánh lại.
Kiến trúc mạng Neural Network là gì?
Mạng Neural Network là sự kết hợp của những tầng perceptron hay còn gọi là perceptron đa tầng. Và mỗi một mạng Neural Network thường bao gồm 3 kiểu tầng là:
- Tầng input layer (tầng vào): Tầng này nằm bên trái cùng của mạng, thể hiện cho các đầu vào của mạng.
- Tầng output layer (tầng ra): Là tầng bên phải cùng và nó thể hiện cho những đầu ra của mạng.
- Tầng hidden layer (tầng ẩn): Tầng này nằm giữa tầng vào và tầng ra nó thể hiện cho quá trình suy luận logic của mạng.
Lưu ý: Mỗi một Neural Network chỉ có duy nhất một tầng vào và 1 tầng ra nhưng lại có rất nhiều tầng ẩn.
Kiến trúc mạng Neural network
Với mạng Neural Network thì mỗi nút mạng là một sigmoid nơron nhưng chúng lại có hàm kích hoạt khác nhau. Thực tế, người ta thường sử dụng có cùng loại với nhau để việc tính toán thuận lợi hơn. Tại mỗi tầng, số lượng nút mạng có thể khác nhau còn tùy vào bài toán hoặc cách giải quyết.
Tuy nhiên, khi làm việc người ta sẽ để các tầng ẩn số với số lượng nowrowrron khác nhau. Ngoài ra, những nơron nằm ở tầng thường sẽ liên kết đôi với nhau để tạo thành mạng kết nối đầy đủ nhất. Khi đó, người dùng có thể tính toán được kích cỡ của mạng dựa vào tầng và số lượng nơ ron.
Bạn đọc tham khảo thêm Hot Job về IT trên ITnavi
Tuyển dụng php developer lương cao chế độ hấp dẫn
Tuyển dụng Java developer lương cao chế độ hấp dẫn
Tuyển dụng IOS lương cao chế độ hấp dẫn
Ứng dụng của Neural Network là gì?
Mạng nơ ron nhân tạo được ứng dụng cho rất nhiều lĩnh vực như: tài chính, giao dịch, phân tích kinh doanh, lập kế hoạch cho doanh nghiệp và bảo trì sản phẩm. Neural Network còn được sử dụng khá rộng rãi cho những hoạt động kinh doanh khác như: dự báo thời tiết, và tìm kiếm các giải pháp nhằm nghiên cứu tiếp thị, đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận.
Nhiều trường hợp còn sử dụng mạng nơ ron nhân tạo để thực hiện đánh giá và khai quật những cơ hội giao dịch dựa vào việc phân tích dữ liệu lịch sử. Mạng nơron còn được áp dụng rất phổ biến để phân biệt sự phụ thuộc giữa các phi tuyến lẫn nhau của đầu vào. Đây là vấn đề mà các mô hình phân tích kỹ thuật khác không thể đáp ứng được. Dù vậy, sự chính xác của việc áp dụng mạng nơron nhân tạo vào dự đoán giá cổ phiếu hoàn toàn khác nhau.
Lan truyền tiến trong Neural Network
Trong toàn bộ các nốt mạng nơ ron đều có thể kết hợp đôi một với nhau theo một chiều duy nhất từ tầng vào đến tầng ra. Có nghĩa là, mỗi nốt ở một tầng sẽ nhận đầu vào là tất cả các nốt ở tầng trước đó và ngược lại. Có nghĩa là, việc suy luận Neural Network là dạng suy luận tiến (feedforward).
Sử dụng Neural Network như thế nào?
Mạng neural nhân tạo có khả năng sử dụng được như một loại cơ chế xấp xỉ hàm tùy ý mà học được từ việc dữ liệu quan sát. Tuy nhiên, việc sử dụng chúng khá khó và cần phải có sự hiểu biết tương đối về những lý thuyết cơ bản về mạng nơron này.
- Lựa chọn mô hình: Phụ thuộc vào cách trình bày dữ liệu và các ứng dụng của nó. Đây là mô hình khá phức tạp nên có thể dẫn đến nhiều thách thức cho quá trình học.
- Thuật toán học: Thường sẽ có rất nhiều thỏa thuận giữa các thuật toán học. Và hầu hết, chúng sẽ làm việc tốt với những tham số đúng nhằm huấn luyện trên dữ liệu mà không nhìn thấy yêu cầu một số lượng đáng kể các thử nghiệm.
- Mạnh mẽ: Nếu như các mô hình, thuật toán học và hàm chi phí được lựa chọn một cách thích hợp thì Neural Network có thể cho ra kết quả vô cùng hợp lý.
Nếu thực hiện chính xác, thì bạn có thể sử dụng Neural Network một cách tự nhiên và có thể ứng dụng vào những tập dữ liệu lớn.
Tránh nhầm lẫn giữa các định nghĩa Neural Network
Không khó để bạn bắt gặp những định nghĩa hoặc những cụm từ có chứa từ neural network trong đó. Tuy nhiên, ý nghĩa của các cụm từ này lại hoàn toàn khác nhau. Vì vậy, bạn cần phân biệt được chúng để tránh bị nhầm lẫn cho việc sử dụng về sau.
Convolutional Neural Network là gì?
Convolutional Neural Network (CNN) là một cụm từ dùng để chỉ mạng nơ ron tích chập. Đây là mô hình Deep Learning tiên tiến cho phép chúng ta sử dụng được các hệ thống thông tin với độ chính xác vô cùng cao. CNN được ứng dụng phổ biến trong những bài toán nhận dạng object trong ảnh.
Thuật toán CNN
Artificial Neural Network là gì?
Artificial Neural Network là mạng neural nhân tạo và là mô hình toán học hoặc mô hình toán được xây dựng thông qua các neural sinh học. Nó bao gồm các nhóm việc, neural nhân tạo có thể nối hút với nhau và xử lý các thông tin bằng biện pháp truyền theo các kết nối rồi tính toán giá trị mới tại các nút.
Ở nhiều trường hợp, mạng Artificial Neural Network là hệ thống thích ứng có thể tự thay đổi cấu trúc của mình dựa vào thông tin bên ngoài hoặc bên trong chảy qua mạng ở quá trình học. Nhiều mạng Artificial Neural Network còn là công cụ giúp mô hình hóa dữ liệu thống kê phi tuyến. Chúng còn được sử dụng để mô hình hóa cho các mối quan hệ có tính phức tạp giữa các dữ liệu vào hoặc giữa kết quả để kiếm tìm mẫu trong dữ liệu.
Tổng kết
Có thể thấy, Neural Network là một thành phần quan trọng và không thể thiếu trong cuộc sống hiện nay. Nếu hiểu rõ về mạng nơ ron nhân tạo này sẽ giúp bạn ứng dụng và sử dụng chúng dễ hơn. Chắc rằng, từ những thông tin trên bạn đã hiểu rõ Neural Network là gì rồi đúng không? Đừng quên tìm hiểu kỹ về Neural Network để tránh nhầm lẫn với một số khái niệm có liên quan khác nhé.
