Rate this post

Mạng Nơ-ron Nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) là một mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ hệ thống thần kinh của con người và các sinh vật khác, đặc biệt là cách mà bộ não xử lý thông tin. ANN bao gồm một tập hợp các đơn vị xử lý, thường được gọi là “nơ-ron”, liên kết với nhau trong một cấu trúc giống như lưới. Mỗi liên kết có trọng số được điều chỉnh trong quá trình học, giúp mô hình có khả năng học hỏi từ dữ liệu đầu vào và thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp như nhận dạng mẫu, phân loại và dự đoán.

Lịch sử phát triển của ANN bắt đầu từ những năm 1940, với công trình nghiên cứu tiên phong của Warren McCulloch và Walter Pitts, đã đề xuất một mô hình toán học đơn giản cho các nơ-ron sinh học. Tuy nhiên, phải đến những năm 1980 và 1990, với sự phát triển của thuật toán lan truyền ngược (backpropagation) và tăng cường sức mạnh tính toán, ANN mới thực sự bùng nổ và được ứng dụng rộng rãi. Ngày nay, ANN là một trong những công cụ quan trọng nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), hỗ trợ giải quyết các vấn đề từ nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến tự lái ô tô và nhiều hơn nữa.

ANN có khả năng tự học hỏi và cải thiện qua thời gian khi được cung cấp dữ liệu mới, mở ra cánh cửa cho các ứng dụng AI độc đáo và mạnh mẽ. Các ứng dụng của ANN hiện nay rất đa dạng, bao gồm phát hiện gian lận, hệ thống đề xuất, dịch máy, và phân tích cảm xúc, chứng minh sức mạnh và tính linh hoạt của mô hình này trong việc giải quyết các vấn đề thực tế.

Tóm tắt nội dung

Thuật toán ANN là gì?

Artificial neuron network (mạng nơ-ron) là một mô hình tính toán bắt chước cách thức hoạt động của các tế bào thần kinh trong não người. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) sử dụng các thuật toán learning có thể thực hiện các điều chỉnh một cách độc lập – hoặc học theo một nghĩa nào đó – khi chúng nhận được giá trị input mới.

Trong hướng dẫn machine learning này, chúng tôi sẽ đề cập đến các Thuật toán Mạng Neural hàng đầu. Các Thuật toán Neural Network này được sử dụng để learning Artificial Neural Network. Bài viết này cung cấp cho bạn kiến thức sâu sắc về Gradient Descent, Evolution Algorithm và Genetic Algorithm trong Neural Network.

Vì vậy, chúng ta hãy bắt đầu tìm hiểu về các thuật toán Artificial Neural Network.

Cấu trúc cơ bản của Mạng Nơ-ron Nhân tạo (ANN)

Cấu trúc cơ bản của Mạng Nơ-ron Nhân tạo (ANN) được thiết kế để mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não sinh học, nơi thông tin được xử lý và truyền đi qua một mạng lưới phức tạp của nơ-ron. Trong ANN, đơn vị cơ bản nhất là neuron nhân tạo, hay còn gọi là nút, được lập trình để nhận đầu vào, xử lý chúng qua một hàm toán học, và sinh ra đầu ra. Mỗi neuron có thể kết nối với nhiều neuron khác, và thông qua mạng lưới các kết nối này, ANN có thể thực hiện các tác vụ phức tạp như học và ra quyết định.

Kiến trúc của ANN thường bao gồm ba loại lớp chính:

Lớp Đầu Vào (Input Layer): Là cổng đầu vào của mạng, nơi dữ liệu được cung cấp vào mô hình. Mỗi neuron trong lớp này tương ứng với một thuộc tính/đặc trưng của dữ liệu đầu vào.
Lớp Ẩn (Hidden Layers): Nằm giữa lớp đầu vào và lớp đầu ra, lớp ẩn có thể có một hoặc nhiều lớp. Các neuron trong các lớp ẩn thực hiện phần lớn xử lý thông qua việc kết hợp và biến đổi dữ liệu đầu vào, thực hiện các phép tính toán học để học các đặc điểm và mối quan hệ phức tạp từ dữ liệu.
Lớp Đầu Ra (Output Layer): Chứa thông tin đầu ra của mạng, dựa trên việc học từ dữ liệu đầu vào và các lớp ẩn. Số lượng neuron trong lớp này tương ứng với số lượng đầu ra mong muốn, ví dụ như các lớp trong bài toán phân loại.

Thông tin trong ANN được truyền từ lớp đầu vào qua các lớp ẩn và cuối cùng đến lớp đầu ra thông qua một quá trình được gọi là lan truyền tiến. Tại mỗi neuron, đầu vào từ các neuron khác được tổng hợp và xử lý bằng một hàm kích hoạt, sau đó đầu ra của neuron được gửi đến các neuron tiếp theo mà nó kết nối. Trong suốt quá trình này, trọng số của mỗi kết nối – thể hiện mức độ quan trọng của kết nối đó trong việc xác định đầu ra của mạng – được điều chỉnh thông qua quá trình học để mô hình có thể tối ưu hóa việc dự đoán hoặc phân loại dữ liệu.

Nguyên lý hoạt động của ANN

Mạng Nơ-ron Nhân tạo (ANN) hoạt động dựa trên nguyên lý mô phỏng quá trình xử lý thông tin của bộ não sinh học, qua đó ANN nhận dữ liệu đầu vào, xử lý và cuối cùng đưa ra dự đoán hoặc phân loại. Cơ chế cơ bản của ANN bao gồm hai quá trình chính: lan truyền tiến (forward propagation) và tính toán lỗi, cùng với sự hỗ trợ của hàm kích hoạt.

Lan Truyền Tiến (Forward Propagation)

Quá trình này bắt đầu khi dữ liệu đầu vào được cung cấp cho lớp đầu vào của ANN. Mỗi neuron trong lớp này sẽ tiếp nhận một giá trị đầu vào cụ thể. Sau đó, dữ liệu được truyền qua mạng từ lớp này sang các lớp ẩn, và cuối cùng đến lớp đầu ra. Tại mỗi neuron, dữ liệu đầu vào sẽ được nhân với trọng số của kết nối – giá trị này thể hiện mức độ quan trọng của kết nối đối với việc xác định đầu ra của neuron. Kết quả của phép nhân này, cùng với một giá trị bias, sẽ được tổng hợp và xử lý qua một hàm kích hoạt để tạo ra đầu ra của neuron.

Tính Toán Lỗi

Sau khi dữ liệu được lan truyền qua tất cả các lớp và đến lớp đầu ra, ANN sẽ so sánh kết quả đầu ra với giá trị đích thực tế để xác định lỗi. Lỗi này thường được tính bằng cách sử dụng một hàm lỗi, như Mean Squared Error (MSE) hoặc Cross-Entropy. Việc tính toán lỗi giúp mạng xác định mức độ chênh lệch giữa kết quả dự đoán và thực tế, từ đó hướng dẫn quá trình điều chỉnh trọng số trong quá trình học.

Hàm Kích Hoạt (Activation Functions)

Hàm kích hoạt đóng vai trò quan trọng trong ANN bằng cách quyết định liệu một neuron có nên được “kích hoạt” hay không, tức là liệu nó có nên truyền thông tin của mình đến các neuron tiếp theo trong mạng. Các hàm kích hoạt phổ biến bao gồm ReLU (Rectified Linear Unit), Sigmoid, và Tanh. Mỗi hàm có những đặc điểm riêng biệt phù hợp với các loại bài toán khác nhau. Hàm kích hoạt giúp thêm tính phi tuyến vào mô hình, cho phép ANN học được các mối quan hệ phức tạp và phi tuyến tính trong dữ liệu.

Qua những bước này, ANN xử lý dữ liệu đầu vào, tính toán và đưa ra dự đoán, đồng thời thông qua quá trình học, mạng liên tục điều chỉnh trọng số dựa trên lỗi tính được, nhằm giảm thiểu sai số và cải thiện khả năng dự đoán trong tương lai.

Các thuật toán Artificial Neural Network hàng đầu

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học sâu, các mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đã phát triển mạnh mẽ với nhiều kiến trúc và thuật toán tiên tiến. Mỗi kiến trúc được thiết kế để giải quyết các loại vấn đề cụ thể và đã đạt được thành tựu đáng kể trong nhiều lĩnh vực ứng dụng. Dưới đây là một số thuật toán và kiến trúc ANN hàng đầu:

Mạng Nơ-ron Hồi Quy (Recurrent Neural Networks – RNNs): RNNs là lớp các mạng nơ-ron được thiết kế để xử lý dữ liệu chuỗi, như văn bản hoặc chuỗi thời gian, bằng cách duy trì trạng thái (memory) về thông tin đã xử lý trước đó. Chúng đặc biệt hữu ích trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói.
Long Short-Term Memory (LSTM): Là một dạng cải tiến của RNN, LSTM được thiết kế để tránh vấn đề mất mát gradient trong quá trình đào tạo RNN, cho phép nó học được các phụ thuộc dài hạn. LSTM phổ biến trong các ứng dụng như dịch máy và tạo văn bản.
Convolutional Neural Networks (CNNs): CNNs là kiến trúc mạnh mẽ được thiết kế đặc biệt cho việc xử lý dữ liệu có cấu trúc lưới, chẳng hạn như hình ảnh. CNNs đã đạt được những bước tiến lớn trong lĩnh vực thị giác máy tính, bao gồm nhận dạng hình ảnh, phân loại và phân tích hình ảnh y tế.
Generative Adversarial Networks (GANs): GANs bao gồm hai mạng (một mạng sinh và một mạng phân biệt) được đào tạo cùng một lúc thông qua quá trình đối kháng. Chúng có khả năng tạo ra dữ liệu mới, rất giống với dữ liệu thực, và được sử dụng trong việc tạo hình ảnh, âm nhạc, văn bản, và nhiều hơn nữa.
Autoencoders (AEs): AEs là một dạng mạng nơ-ron được sử dụng để học cách biểu diễn (encoding) dữ liệu vào một dạng nén và sau đó tái tạo (decoding) dữ liệu từ dạng nén đó. Chúng thường được sử dụng trong giảm chiều dữ liệu và học không giám sát.
Transformer Models: Mô hình Transformer là một kiến trúc mới trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, được giới thiệu bởi “Attention is All You Need”. Các mô hình dựa trên Transformer, như BERT và GPT, đã thiết lập tiêu chuẩn mới về hiệu suất trong nhiều tác vụ NLP nhờ vào khả năng hiểu và tạo ra văn bản có ngữ cảnh phong phú.

Mỗi kiến trúc và thuật toán trên đều có những đặc điểm và ứng dụng riêng biệt, phản ánh sự đa dạng và sức mạnh của ANN trong việc giải quyết các thách thức của trí tuệ nhân tạo. Sự tiến bộ liên tục trong lĩnh vực này mở ra những cơ hội mới và thú vị cho nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.

Quá trình học của ANN

Trong mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), “học” là quá trình mà qua đó mô hình được điều chỉnh để cải thiện khả năng dự đoán hoặc phân loại dữ liệu. Quá trình học này thường được thực hiện thông qua việc điều chỉnh trọng số của các kết nối giữa các neuron, dựa trên sự chênh lệch giữa kết quả dự đoán của mô hình và kết quả thực tế. Mục tiêu là giảm thiểu sai số này, qua đó cải thiện độ chính xác của mô hình.

Thuật toán Lan Truyền Ngược (Backpropagation)

Lan truyền ngược là thuật toán trung tâm trong quá trình học của ANN. Nó cho phép thông tin về lỗi được lan truyền từ lớp đầu ra ngược lại qua mạng, để cập nhật trọng số của mỗi kết nối. Cụ thể, sau khi tính toán lỗi tại lớp đầu ra, thuật toán sử dụng quy tắc chuỗi trong việc tính đạo hàm để xác định mức độ ảnh hưởng của mỗi trọng số đến lỗi tổng cộng. Dựa trên điều này, trọng số được điều chỉnh theo hướng giảm thiểu lỗi, thông qua một quá trình tối ưu hóa như gradient descent.

Quá trình Tối Ưu hóa và Giảm Thiểu Lỗi

Gradient descent là phương pháp tối ưu hóa chính được sử dụng trong học máy và ANN để tối thiểu hóa hàm lỗi. Phương pháp này hoạt động bằng cách tính toán gradient (đạo hàm) của hàm lỗi đối với mỗi trọng số trong mô hình, sau đó điều chỉnh trọng số theo hướng ngược lại với gradient để giảm giá trị của hàm lỗi. Quá trình này được lặp lại nhiều lần, cho đến khi mô hình đạt được một mức độ tối ưu hóa mong muốn.

Có nhiều biến thể của gradient descent, bao gồm:

Stochastic Gradient Descent (SGD): Mỗi lần cập nhật trọng số được thực hiện dựa trên một mẫu dữ liệu duy nhất hoặc một lô nhỏ, giúp quá trình tối ưu hóa nhanh hơn và có thể vượt qua được các cực tiểu địa phương.
Momentum: Thêm một thuật ngữ “đà” vào cập nhật trọng số để tăng tốc quá trình học và giảm thiểu sự dao động.
Adam (Adaptive Moment Estimation): Kết hợp các ý tưởng từ RMSprop và Momentum, điều chỉnh tốc độ học cho mỗi trọng số dựa trên ước lượng của moment đầu tiên (trung bình của gradient) và moment thứ hai (phương sai không chệch của gradient), giúp tối ưu hóa hiệu quả hơn.

Quá trình học của ANN thông qua backpropagation và gradient descent là nền tảng cho khả năng của mô hình trong việc tự điều chỉnh dựa trên dữ liệu, cho phép chúng ta xây dựng các hệ thống có khả năng tự học hỏi và cải thiện qua thời gian từ kinh nghiệm.

Ví dụ minh họa

Hãy xem xét việc xây dựng một mô hình ANN đơn giản để phân loại hình ảnh từ bộ dữ liệu Fashion MNIST sử dụng TensorFlow, một thư viện mạnh mẽ cho học sâu được phát triển bởi Google. Fashion MNIST là một bộ dữ liệu gồm 60.000 hình ảnh đào tạo và 10.000 hình ảnh kiểm tra, mỗi hình ảnh là các loại quần áo và phụ kiện với kích thước 28×28 pixels, được phân vào 10 lớp khác nhau như quần jeans, áo sơ mi, giày dép, v.v.

Bước 1: Chuẩn Bị Dữ Liệu

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist

# Tải và chuẩn bị bộ dữ liệu
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

# Chuẩn hóa dữ liệu
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

Bước 2: Xây Dựng Mô Hình

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

Mô hình bao gồm một lớp Flatten để chuyển đổi hình ảnh 2D thành một mảng 1D, sau đó là hai lớp Dense. Lớp Dense đầu tiên là lớp ẩn với 128 nơ-ron và sử dụng hàm kích hoạt ReLU. Lớp cuối cùng trả về một mảng logit có mỗi nút tương ứng với một lớp hình ảnh.

Bước 3: Biên Dịch Mô Hình

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

Chúng tôi sử dụng trình tối ưu hóa Adam và hàm mất mát SparseCategoricalCrossentropy vì nhãn được cung cấp dưới dạng số nguyên.

Bước 4: Training Mô Hình

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

Mô hình được đào tạo trên bộ dữ liệu với 10 lần lặp (epochs).

Bước 5: Đánh Giá Mô Hình

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

Sau khi đào tạo, chúng tôi đánh giá mô hình trên bộ dữ liệu kiểm tra để xem nó hoạt động tốt như thế nào với dữ liệu chưa từng thấy. Độ chính xác trên bộ kiểm tra cho chúng ta biết hiệu suất thực sự của mô hình.

Trong ví dụ này, chúng ta đã xây dựng và đào tạo một mô hình ANN đơn giản sử dụng TensorFlow để phân loại các loại quần áo từ bộ dữ liệu Fashion MNIST. Quy trình này minh họa cách cơ bản nhất để tạo, đào tạo, và đánh giá một mô hình học sâu.

Kết luận

Do đó, Mạng Neural Nhân tạo thường khó định cấu hình và learning chậm, nhưng một khi đã chuẩn bị thì ứng dụng sẽ rất nhanh. Chúng thường được thiết kế như các mô hình để vượt qua các vấn đề toán học, tính toán và kỹ thuật. Kể từ đó, có rất nhiều nghiên cứu trong toán học, sinh học thần kinh và khoa machine learning tính.

Nếu bạn muốn chia sẻ ý kiến của mình và có bất kỳ câu hỏi nào về Thuật toán mạng nơron nhân tạo, vui lòng thực hiện trong phần bình luận.

Xem thêm Network marketing là gì?

Machine learning

Thuật toán Artificial Neural Network – Tìm hiểu cách learning ANN