Neural network là gì? Nguyên lý hoạt động, cấu trúc và ứng dụng

Không còn là lý thuyết xa vời, Neural network đang là "bộ não" đứng sau hàng loạt ứng dụng AI mà chúng ta tương tác mỗi ngày. Với khả năng học từ dữ liệu mà không cần lập trình các quy tắc cố định, Neural network trở thành nền tảng cho nhiều ứng dụng tiên tiến như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận dạng giọng nói, phân tích dữ liệu,... 

Trong bài viết này, cùng khám phá những điều cơ bản của Neural network, cách hoạt động và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Hiểu về Neural network là điều cần thiết đối với bất kỳ ai quan tâm đến những tiến bộ của trí tuệ nhân tạo.

Neural network (Mạng nơ-ron) là gì?

Neural network là một mô hình học máy (Machine Learning) được thiết kế theo dạng mô phỏng cách các tế bào thần kinh bên trong não người truyền tín hiệu và xử lý thông tin. 

Về bản chất, mạng nơ-ron là một mô hình toán học được triển khai dưới dạng thuật toán, được gọi là deep learning (hay học sâu), giúp máy tính học hỏi từ dữ liệu, tự điều chỉnh và đưa ra dự đoán chính xác hơn qua thời gian.

Hệ thống sử dụng các nút hoặc nơ-ron liên kết với nhau: Lớp đầu vào tiếp nhận dữ liệu từ bên ngoài, truyền qua các lớp ẩn để xử lý thông tin và cuối cùng là lớp đầu ra tạo kết quả dựa trên những gì đã học. 

Cấu trúc đặc biệt này giúp mạng nơ-ron có thể điều chỉnh trọng số để giảm sai số và liên tục cải thiện độ chính xác. Đó là lý do công nghệ này có khả năng xử lý những vấn đề phức tạp và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tóm tắt tài liệu, nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,...

Lịch sử của mạng nơ-ron

Lịch sử của mạng nơ-ron đã tồn tại từ rất lâu trước đó, có thể vượt xa hầu hết những suy nghĩ của mọi người. 

Ý tưởng về một “cỗ máy biết suy nghĩ” không hề mới, nó đã nhen nhóm từ thời Hy Lạp cổ đại. Tuy nhiên, chính thế kỷ 20 mới là thời điểm bùng nổ các bước đột phá đặt nền móng cho mạng nơ-ron hiện đại:

Năm 1943: Warren McCulloch và Walter Pitts lần đầu tiên mô hình hóa hoạt động thần kinh bằng logic toán học, mở ra cánh cửa kết nối giữa sinh học và máy tính.

Năm 1958: Frank Rosenblatt giới thiệu Perceptron, một mô hình có khả năng “học”, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Đây là bước đệm đầu tiên đưa học máy từ lý thuyết vào ứng dụng thực tế.

Năm 1974: Paul Werbos phát triển kỹ thuật truyền ngược lỗi (backpropagation), cho phép mạng nơ-ron cải thiện độ chính xác qua từng lần huấn luyện, ghi nhận ứng dụng của mạng nơ-ron trong luận án tiến sĩ của mình.

Năm 1989: Yann LeCun ứng dụng mạng nơ-ron vào nhận dạng chữ viết tay, một dấu mốc cho thấy AI có thể xử lý dữ liệu trong thế giới thực với độ chính xác đáng kinh ngạc.

Neural network hoạt động như thế nào? 

Nguyên lý hoạt động của neural network chủ yếu dựa vào hai quá trình chính: Forward Propagation (truyền dữ liệu theo chiều tiến) và Backpropagation (truyền ngược dữ liệu để điều chỉnh trọng số). 

Vậy cụ thể, cách thức hoạt động của Neural network là gì? Cùng tìm hiểu chi tiết hai quá trình truyền dữ liệu tạo nên đặc trưng của mạng nơ-ron nhân tạo sau đây:

Forward Propagation 

Khi dữ liệu được đưa vào mạng, nó sẽ di chuyển từ lớp đầu vào, qua các lớp ẩn đến lớp đầu ra. Quá trình này được gọi là truyền dữ liệu theo chiều tiến. 

Tại mỗi nơ-ron, dữ liệu được xử lý thông qua một phép biến đổi tuyến tính: Mỗi nơ-ron trong một lớp nhận đầu vào, sau đó nhân các giá trị này với các trọng số của các kết nối. Các giá trị này được cộng lại với nhau và một độ lệch được thêm vào.

Cách tính này có thể được diễn tả dưới dạng toán học như sau:

z = w1x1 + w2x2 + … + (wn)x(n) + b

Trong đó w là trọng số, x là đầu vào và b là độ lệch.

Hàm kích hoạt: Kết quả của phép biến đổi tuyến tính (ký hiệu là z) sau đó được đưa qua một hàm kích hoạt. Hàm kích hoạt có vai trò quan trọng trong việc giới thiệu tính phi tuyến vào hệ thống giúp mạng nơ-ron học và nhận diện các mẫu phức tạp hơn. Một số hàm kích hoạt phổ biến gồm ReLU, sigmoid, tanh.

Backpropagation

Nếu như Forward Propagation là hành trình mà dữ liệu “đi tới” để tạo ra dự đoán, thì Backpropagation là hành trình ngược lại, nơi mạng lùi một bước để đánh giá và tìm ra cách cải thiện.

Ngay sau khi hoàn tất quá trình truyền tiến, mạng sẽ đo lường khoảng cách giữa dự đoán và giá trị thực tế thông qua hàm mất mát (loss function). Đây là thước đo cho biết mô hình đang “hiểu” dữ liệu đúng tới đâu.

Với bài toán hồi quy: Mean Squared Error (MSE) thường được sử dụng.

Với bài toán phân loại: Cross-Entropy Loss là lựa chọn tối ưu.

Mục tiêu cuối cùng là làm cho giá trị dự đoán ngày càng tiến gần hơn với sự thật. 

Tính toán Gradient: Mục tiêu chính của việc tính toán gradient là tìm ra hướng thay đổi các tham số (trọng số và độ chệch) để giảm giá trị loss function. Quá trình này giúp cải thiện độ chính xác của mô hình trong dự đoán. Để làm được điều này, mạng sử dụng quy tắc chuỗi trong phép tính vi phân để xác định mức độ ảnh hưởng của mỗi trọng số và độ lệch đối với lỗi đầu ra.

Cập nhật trọng số: Khi đã có gradient, mạng sẽ cập nhật lại toàn bộ trọng số và độ lệch thông qua một thuật toán tối ưu hoá. Một trong những thuật toán phổ biến nhất là: Stochastic Gradient Descent (SGD) – thuật toán học đơn giản nhưng hiệu quả cao.

Trọng số sẽ được điều chỉnh theo hướng ngược lại với gradient để giảm thiểu hàm mất mát. Quá trình điều chỉnh này được thực hiện qua các bước cập nhật tham số và tốc độ của mỗi bước cập nhật này được quyết định bởi một tham số gọi là learning rate (tốc độ học).

Lặp lại quá trình (Iteration): Quá trình trên – từ truyền tiến, tính loss, truyền ngược và cập nhật trọng số – không chỉ diễn ra một lần, mà được lặp lại hàng ngàn, thậm chí hàng triệu lần trên toàn bộ tập dữ liệu.

Mỗi vòng lặp (iteration) là một bước học. Và qua mỗi bước, mô hình trở nên chính xác hơn, hiểu dữ liệu tốt hơn và phản hồi thông minh hơn.

Neural network có những loại nào?

Mạng nơ-ron có thể được phân loại thành nhiều loại khác nhau, được sử dụng cho các mục đích khác nhau. 

Mặc dù đây không phải là danh sách đầy đủ các loại, nhưng danh sách dưới đây sẽ đại diện cho các loại mạng nơ-ron phổ biến nhất mà bạn sẽ gặp trong nhiều trường hợp:

Mạng nơ-ron truyền thẳng (Feedforward neural networks - FNN)

Mạng nơ-ron truyền thẳng là một kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo đơn giản trong đó dữ liệu di chuyển từ đầu vào đến đầu ra theo một hướng duy nhất.

Perceptron đa lớp (Multilayer Perceptron - MLP)

Perceptron là mạng nơ-ron lâu đời nhất, được Frank Rosenblatt tạo ra vào năm 1958. Sự đa lớp thể hiện ở việc chúng bao gồm một lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và một lớp đầu ra. 

Các lớp này sử dụng các hàm kích hoạt phi tuyến để xử lý dữ liệu. MLP có khả năng giải quyết các bài toán phức tạp hơn như phân loại và dự đoán trong các ứng dụng thực tế. 

Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural network - CNN)

Sử dụng các lớp convolutional để tự động học các đặc trưng phân cấp từ các ảnh đầu vào. Quá trình này giúp mạng nhận diện và phân loại các đối tượng trong ảnh một cách hiệu quả. Thường được sử dụng để nhận dạng hình ảnh, nhận dạng mẫu và thị giác máy tính.  

Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural network - RNN)

RNN được xác định bằng các vòng phản hồi của chúng. Các thuật toán học tập này chủ yếu được sử dụng khi sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian để đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai, chẳng hạn như dự đoán thị trường chứng khoán hoặc dự báo doanh số.

Ứng dụng của Neural Network?

Mạng nơ-ron được ứng dụng trong nhiều trường như:

• Chẩn đoán y tế bằng cách phân loại hình ảnh y khoa
• Tiếp thị nhắm mục tiêu bằng cách lọc mạng xã hội và phân tích dữ liệu hành vi
• Dự đoán tài chính bằng cách xử lý dữ liệu lịch sử của các công cụ tài chính
• Dự báo nhu cầu năng lượng và phụ tải điện
• Kiểm soát quy trình và chất lượng
• Nhận dạng hợp chất hóa học

Dưới đây là 4 ứng dụng quan trọng của mạng nơ-ron.

Thị giác máy tính: là khả năng trích xuất dữ liệu cũng như 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 như con người. Thị giác máy tính được ứng dụng trong nhiều trường hợp, chẳng hạn như: hệ thống nhận diện hình ảnh trên ô tô tự lái, kiểm duyệt nội dung, nhận diện khuôn mặt...

Nhận dạng giọng nói: Mạng nơ-ron có thể phân tích giọng nói con người, bất kể mẫu giọng, cao độ, tông, ngôn ngữ và giọng vùng miền khác nhau. Trợ lý ảo như Amazon Alexa và phần mềm phiên âm tự động sử dụng nhận dạng giọng nói để thực hiện các công việc như: hỗ trợ các nhân viên trực tổng đài, chuyển đổi các cuộc trò chuyện, tạo phụ đề...

Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên: là khả năng xử lý văn bản tự nhiên do con người tạo ra. Mạng nơ-ron giúp máy tính thu thập thông tin chuyên sâu và ý nghĩa từ dữ liệu văn bản và tài liệu. NLP được sử dụng trong nhiều trường hợp: tổng đài viên ảo và chatbot tự động, tóm tắt tài liệu...

Công cụ đề xuất: Mạng nơ-ron có thể theo dõi hoạt động của người dùng để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa. Thông qua việc phân tích hành vi của người dùng và tìm ra các sản phẩm hoặc dịch vụ mới mà người dùng cụ thể có thể quan tâm. 

Neural network không đơn thuần là một công nghệ, mà là một "bộ não số hóa" đang từng bước giúp máy móc nhìn, nghe, hiểu và hành động như con người.

Với những thông tin mà VR360 chia sẻ, hy vọng sẽ giúp bạn hiểu về mạng nơ-ron cũng như cách mà công nghệ này hoạt động, ứng dụng trong cuộc sống hiện nay.