Neural Network là gì? Ứng dụng và vai trò nổi bật của mạng nơ ron nhân tạo

Với khả năng học từ dữ liệu mà không cần lập trình các quy tắc cố định, Neural network đang là một trong những mô hình học máy quan trọng nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Công nghệ này đã 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,... Thế nhưng không phải ai cũng hiểu chính xác Neural network là gì và nó được ứng dụng như thế nào? Cùng VNPT AI tìm hiểu chi tiết mạng nơ ron nhân tạo trong bài viết này nhé!

Neural network là gì?

Neural network (Mạng nơ-ron nhân tạo) là một mô hình học máy (Machine Learning) được thiết kế theo dạng mô phỏng cách các tế bào thần kinh bên trong não bộ con người truyền tín hiệu và xử lý thông tin. Về bản chất, mạng nơ-ron nhân tạo này là một mô hình toán học được triển khai dưới dạng thuật toán, giúp máy tính học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán.

Trong Neural network bao gồm nhiều lớp nút liên kết với nhau: Lớp đầu vào có nhiệm vụ nhận dữ liệu từ bên ngoài, truyền qua các lớp ẩn để xử lý, và cuối cùng là lớp đầu ra sẽ đưa ra kết quả dựa trên những gì đã học. Cấu trúc đặc biệt đó giúp nó 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 nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,...

Cấu trúc cơ bản của mạng nơ ron nhân tạo là gì?

Cấu trúc của mạng nơ-ron nhân tạo thường bao gồm ba loại lớp cơ bản, mỗi lớp đảm nhận một vai trò quan trọng trong quá trình xử lý và học tập của mạng:

• Lớp đầu vào (Input Layer): Đây là lớp nằm ở phía bên trái của mạng, nhận dữ liệu đầu vào từ môi trường bên ngoài. 
• Lớp ẩn (Hidden Layer): Nằm giữa lớp đầu vào và lớp đầu ra, chỉ làm việc với thông tin đã được truyền từ lớp trước đó giúp mạng thực hiện các phép toán và suy luận.
• Lớp đầu ra (Output Layer): Đây là lớp nằm ở phía bên phải của mạng tạo ra kết quả cuối cùng dựa trên quá trình xử lý ở các lớp trước đó. 

Ngoài ra, để tạo thành một mạng nơ-ron nhân tạo (Neural network) còn cần có các thành phần cơ bản sau:

• Tế bào thần kinh (Neurons): Đây là các đơn vị tính toán cơ bản trong mạng nơ-ron, giống như các tế bào thần kinh trong não người. Mỗi nơ-ron nhận tín hiệu đầu vào (các giá trị số), áp dụng trọng số và độ lệch, sau đó sử dụng một hàm kích hoạt để tính toán đầu ra. Kết quả này được truyền đến các nơ-ron khác trong mạng để tiếp tục xử lý.
• Kết nối (Connections): Các kết nối giữa các nơron là các liên kết truyền tải thông tin từ nơ-ron này sang nơron khác. Mỗi kết nối có một giá trị trọng số (weight) để xác định mức độ ảnh hưởng của nó đối với đầu ra của nơron nhận thông tin.
• Trọng số và Độ lệch (Weights and Biases): Trọng số là tham số điều chỉnh độ mạnh yếu của các kết nối giữa các nơron, quyết định mức độ ảnh hưởng của một đầu vào đến kết quả tính toán của nơron. Còn độ lệch (bias) giúp điều chỉnh các đầu vào sao cho mạng nơ-ron có thể học chính xác hơn, đặc biệt khi đầu vào không có giá trị rõ ràng.
• Truyền tiến và truyền ngược (Forward & Backward Propagation): Đây là các cơ chế giúp truyền tải và xử lý dữ liệu qua các lớp nơron. 
• Quy tắc học (Learning Rule): Để mạng nơ-ron học được từ dữ liệu, quy tắc học đóng vai trò giúp mạng điều chỉnh trọng số và độ lệch qua thời gian, từ đó cải thiện độ chính xác của mạng.

Nguyên lý hoạt động của Neural network

Nguyên lý hoạt động của mạng nơ-ron nhân tạo 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 (Truyền dữ liệu theo chiều tiến)

Khi dữ liệu được đưa vào mạng, nó sẽ di chuyển qua các lớp của mạng nơ-ron từ lớp đầu vào đến lớp đầu ra. Quá trình này được gọi là truyền dữ liệu theo chiều tiến (forward propagation). Trong giai đoạn này, mạng nơ ron nhân tạo  hoạt động như sau:

• Biến đổi tuyến tính: Mỗi nơron trong một lớp nhận đầu vào, sau đó nhân các giá trị này với các trọng số (weight) của các kết nối. Các giá trị này được cộng lại với nhau và một độ lệch (bias) được thêm vào. Cách tính này có thể được diễn tả dưới dạng toán học như sau:

z=w1x1+w2x2+…+wnxn+b

Trong đó w là trọng số, x là đầu vào và b là độ lệch (bias)

• 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 (Lan truyền ngược - điều chỉnh trọng số)

Sau khi quá trình truyền dữ liệu theo chiều tiến (forward propagation) hoàn tất, mạng sẽ đánh giá độ chính xác của kết quả bằng một hàm mất mát (loss function). Hàm loss function đo lường sự chênh lệch giữa kết quả thực tế và kết quả dự đoán của mạng. Mục tiêu của quá trình huấn luyện là làm cho dự đoán của mô hình càng gần với giá trị thực càng tốt. Quá trình truyền ngược (backpropagation) giúp tối ưu hóa mạng nơ-ron thông qua các bước sau:

• Tính toán hàm mất mát: Neural network tính toán hàm mất mát để đo lường độ sai lệch của kết quả dự đoán. Tùy vào loại bài toán, hàm mất mát có thể khác nhau, ví dụ như mean squared error (MSE) trong các bài toán hồi quy hay cross-entropy loss trong các bài toán phân loại.
• 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 hàm mất mát (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: Sau khi tính toán gradient, các trọng số và độ lệch sẽ được cập nhật bằng một thuật toán tối ưu hóa, chẳng hạn như stochastic gradient descent (SGD). 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 truyền dữ liệu theo chiều tiến, tính toán hàm mất mát, truyền ngược dữ liệu và cập nhật trọng số sẽ được lặp đi lặp lại qua nhiều vòng (iterations) trên toàn bộ tập dữ liệu. Qua mỗi vòng lặp, hàm mất mát sẽ giảm dần và dự đoán của mạng nơ-ron ngày càng chính xác hơn.

Thông qua các bước trên, mạng nơ-ron có thể điều chỉnh các tham số của mình để gần đúng hơn với các mối quan hệ trong dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu suất trong các bài toán như phân loại, hồi quy hay bất kỳ mô hình dự đoán nào khác.

Các phương pháp học của mạng nơ ron nhân tạo

Mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng nhiều phương pháp học khác nhau để cải thiện khả năng nhận diện và dự đoán. Vậy các phương pháp học chính thường được áp dụng trong Neural network là gì?

Học có giám sát (Supervised Learning)

Trong phương pháp Supervised Learning, mạng nơ ron nhân tạo  học từ các cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra đã được gán nhãn sẵn. Quá trình này giống như việc có một "giáo viên" hướng dẫn. Mạng sẽ nhận đầu vào, truyền dữ liệu qua nhiều lớp để tạo ra kết quả dự đoán, sau đó so sánh với kết quả thực tế. Sự khác biệt giữa kết quả dự đoán và kết quả thực tế được tính toán dưới dạng sai số (error). Neural network sẽ điều chỉnh các tham số của mình qua các vòng lặp, mục tiêu là giảm thiểu sai số và nâng cao độ chính xác cho đến khi đạt được hiệu suất mong muốn. 

Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Học không giám sát là phương pháp học từ dữ liệu mà không có đầu ra được gán nhãn. Ở đây, Neural network không có bất kỳ thông tin nào về kết quả mong muốn. Mục tiêu chính của học không giám sát là giúp mạng nơ ron nhân tạo hiểu cấu trúc và các mẫu dữ liệu tiềm ẩn từ đầu vào. 

Các kỹ thuật như phân cụm (clustering) và tìm mối quan hệ (association) thường được áp dụng để nhóm các dữ liệu có đặc điểm tương tự hoặc phát hiện các mối quan hệ chưa được biết đến trong dữ liệu. Phương pháp này thường được sử dụng trong các bài toán như phân tích dữ liệu hoặc tìm kiếm đặc điểm ẩn trong dữ liệu.

Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học tăng cường là phương pháp mà mạng nơ-ron học thông qua sự tương tác với môi trường xung quanh. Trong phương pháp này, mạng nhận được phản hồi dưới dạng phần thưởng (reward) hoặc hình phạt (penalty) dựa trên các hành động của nó. Mạng sẽ cố gắng tìm ra chiến lược hoặc chính sách tối ưu giúp tối đa hóa tổng phần thưởng trong suốt quá trình học. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong các ứng dụng như trò chơi điện tử, robot tự động hoặc các hệ thống ra quyết định phức tạp khi mạng nơ-ron phải liên tục đưa ra quyết định và điều chỉnh hành động để đạt được kết quả tốt nhất.

Phân loại các Neural network phổ biến hiện nay

Để hiểu rõ hơn về Neural network là gì, cùng xem xét các loại mạng nơ ron nhân tạo đang được nghiên cứu và ứng dụng phổ biến hiện nay: 

Mạng Feedforward (Feedforward Networks)

Mạng Feedforward là một cấu trúc mạng nơ-ron đơn giản, trong đó dữ liệu di chuyển từ đầu vào đến đầu ra theo một hướng duy nhất, không có sự quay lại. Đây là dạng mạng nơ-ron cơ bản, thường được sử dụng trong các bài toán đơn giản, không cần phải xử lý thông tin theo chuỗi hoặc có phụ thuộc vào thời gian.

Ngoài ra, Feedforward còn có một loại mạng nơ-ron đơn giản là Perceptron đơn lớp (Single-layer Perceptron). Nó nhận đầu vào, áp dụng các trọng số, cộng chúng lại và sử dụng một hàm kích hoạt để tạo ra kết quả đầu ra. Tuy nhiên, loại Neural network này chỉ xử lý được những bài toán phân tách tuyến tính và không thể xử lý dữ liệu phi tuyến.

Perceptron đa lớp (Multilayer Perceptron - MLP)

MLP là một loại mạng Feedforward nhưng có cấu trúc phức tạp hơn với nhiều lớp nơ ron: lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và 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 Convolutional (Convolutional Neural network - CNN)

Mạng nơ-ron Convolutional (CNN) là một loại mạng đặc biệt, thường được sử dụng trong thị giác máy tính, xử lý hình ảnh, NLP, xử lý âm thanh,.... 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. 

Mạng nơ-ron Hồi tiếp (Recurrent Neural network - RNN)

Recurrent Neural network (RNN) là một loại mạng nơ-ron nhân tạo được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu theo chuỗi (sequential data), tức là các dữ liệu có liên kết chặt chẽ với nhau theo thời gian hoặc thứ tự. Ví dụ như dự đoán chuỗi thời gian (như giá cổ phiếu hay thời tiết) hay xử lý ngôn ngữ tự nhiên (như dịch máy hay nhận diện giọng nói). 

Mạng LSTM (Long Short-Term Memory)

LSTM là một loại mạng RNN, được thiết kế để giải quyết vấn đề "biến mất độ dốc" (vanishing gradient) mà RNN gặp phải khi huấn luyện trên các chuỗi dài. LSTM sử dụng các ô nhớ và 3 loại cổng để chọn lọc đọc, ghi và xóa thông tin giúp cải thiện khả năng học và ghi nhớ trong các bài toán dài hạn, như dịch máy hoặc phân tích ngữ nghĩa văn bản.

Lợi ích của Neural network

Ngày nay, mạng nơ ron nhân tạo thường xuyên được nhắc tới với rất nhiều tính năng vượt trội trong việc xử lý và phân tích dữ liệu. Vậy những lợi ích quan trọng nhất của Neural network là gì? Cùng tìm hiểu sau đây: 

Xử lý song song

Mạng nơ-ron có khả năng xử lý song song, nghĩa là chúng có thể thực hiện nhiều công việc cùng một lúc. Điều này giúp cải thiện hiệu quả và tiết kiệm thời gian khi làm việc với dữ liệu lớn hoặc các tác vụ phức tạp.

Tự động trích xuất đặc trưng

Mạng nơ-ron có thể tự động học và trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu thô mà không cần phải can thiệp thủ công. Nhờ đó có thể đơn giản hóa quá trình xây dựng mô hình, tiết kiệm thời gian và công sức so với các phương pháp học máy truyền thống.

Lưu trữ thông tin

Một trong những lợi ích của Neural network là phân tán và lưu trữ thông tin trên toàn bộ mạng chứ, thay vì tập trung lưu trữ vào một cơ sở dữ liệu cụ thể. Vì vậy ngay cả khi một phần nhỏ dữ liệu bị mất, mạng vẫn có thể tiếp tục hoạt động mà không bị gián đoạn.

Khả năng học mối quan hệ phi tuyến

Mạng nơ-ron có khả năng học và mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến, phức tạp giúp chúng mô phỏng chính xác các mối quan hệ thực tế giữa đầu vào và đầu ra, điều mà các mô hình học máy truyền thống khó làm được.

Khả năng chịu lỗi

Mạng nơ-ron nhân tạo có tính chịu lỗi cao, nghĩa là việc hư hỏng hoặc lỗi của một hoặc một số phần tử trong mạng sẽ không làm gián đoạn tới toàn mạng. Khi đó mạng vẫn có thể hoạt động tiếp và kết quả trả về vẫn tương đối chính xác. Điều này giúp mạng hoạt động ổn định ngay cả khi có sự cố nhỏ xảy ra.

Không giới hạn biến đầu vào

Neural network cho phép xử lý nhiều dạng dữ liệu đầu vào, giúp tăng tính linh hoạt khi làm việc với các tập dữ liệu có đặc điểm khác nhau.

Quyết định dựa trên quan sát

Mạng nơ-ron nhân tạo có thể học từ các dữ liệu đầu vào và đưa ra quyết định dựa trên những quan sát thực tế. Qua đó cải thiện khả năng tự động hóa các quy trình và đưa ra các quyết định chính xác hơn trong các tình huống thay đổi.

Xử lý dữ liệu chưa tổ chức

Ngoài ra, Neural network còn có khả năng tổ chức và xử lý lượng dữ liệu lớn, từ đó phân loại, sắp xếp và phân nhóm thông tin hiệu quả ngay cả khi dữ liệu không có cấu trúc rõ ràng.

Khả năng học các mối quan hệ ẩn

Mạng nơ-ron nhân tạo cũng có khả năng phát hiện các mối quan hệ ẩn trong dữ liệu mà không cần có quy tắc cố định trước. Điều này giúp mạng có thể mô hình hóa tốt hơn các dữ liệu biến động mạnh (volatile data) và có phương sai (nonconstant variance)  không đồng nhất.

Khả năng tổng quát hóa dữ liệu

Neural network không chỉ học các mối quan hệ trong dữ liệu huấn luyện mà còn có thể suy luận các mối quan hệ tiềm ẩn trong dữ liệu mới mà nó chưa từng gặp trước đó. Như vậy mạng có thể dự đoán kết quả cho các tình huống hoặc dữ liệu chưa được mô tả trong quá trình huấn luyện.

Ứng dụng của Neural network trong thực tế

Ngày nay, khái niệm Neural network là gì đã được trở nên phổ biến trong rất nhiều lĩnh vực đời sống khác nhau. 

Nhận diện hình ảnh

Các nền tảng như Facebook sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để tự động gắn thẻ ảnh. Bằng cách phân tích hàng triệu bức ảnh, các mạng nơ-ron có thể nhận diện và gắn thẻ tên của những người trong ảnh một cách chính xác. Công nghệ này cũng được áp dụng trong nhiều ứng dụng dễ thấy khác như nhận diện khuôn mặt trong camera an ninh, nhằm cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc nhận diện.

Nhận diện giọng nói

Các trợ lý ảo nổi tiếng như Siri và Alexa cũng sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để có thể nhận diện và xử lý lệnh giọng nói. Bằng cách học từ các bộ dữ liệu khổng lồ về giọng nói của con người, Neural network có thể hiểu được các yêu cầu của người dùng, bao gồm nhiều ngôn ngữ, giọng điệu và phương ngữ khác nhau. Công nghệ này cho phép các trợ lý ảo phản hồi chính xác, nhanh chóng các yêu cầu của người dùng trong thời gian thực.

>>> Xem thêm: Nhận diện giọng nói là gì? 5 phần mềm Speech Recognition nổi bật nhất hiện nay

Chẩn đoán y tế

Mạng nơ-ron nhân tạo cũng đang mở ra những bước tiến mới trong công tác chẩn đoán bệnh trong lĩnh vực y tế thông qua việc phân tích hình ảnh y tế như X-quang, MRI hay CT scan để phát hiện bất thường, khối u hay bệnh lý với độ chính xác cao hơn so với con người. Nhờ đó người bệnh có thể phát hiện sớm các bệnh nguy hiểm, không bỏ lỡ thời điểm “vàng” điều trị. 

Dự báo tài chính

Ứng dụng của Neural network cũng thường thấy trong lĩnh vực tài chính dùng để phân tích khối lượng dữ liệu lớn, từ giá cổ phiếu cho đến các chỉ số kinh tế toàn cầu. Chúng giúp người dùng dự đoán biến động trên thị trường, cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn. Nhờ vào khả năng phân tích sâu và học từ các mẫu dữ liệu lịch sử, mạng nơ-ron hỗ trợ tối ưu hóa chiến lược đầu tư và dự đoán xu hướng thị trường.

Thách thức và hạn chế của Neural network

Mặc dù mạng nơ-ron nhân tạo mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng có một số thách thức và hạn chế đáng chú ý:

• Thiếu quy tắc cấu trúc mạng: Không có quy tắc cụ thể để xác định cấu trúc mạng, việc chọn kiến trúc phù hợp phụ thuộc vào thử nghiệm và kinh nghiệm.
• Tốn kém tài nguyên tính toán: Huấn luyện mạng nơ-ron yêu cầu tài nguyên tính toán lớn, điều này có thể trở thành rào cản đối với các tổ chức có nguồn lực hạn chế.
• Phụ thuộc vào phần cứng: mạng nơ-ron cần bộ xử lý có khả năng xử lý song song, khiến việc triển khai phụ thuộc vào phần cứng đặc biệt như GPU.
• Chuyển đổi dữ liệu thành số: mạng nơ-ron chỉ làm việc với dữ liệu dạng số, yêu cầu quá trình chuyển đổi trước khi xử lý.
• Kết quả không chính xác: Nếu huấn luyện không đúng, mạng nơ-ron có thể đưa ra kết quả không chính xác hoặc thiếu sót.
• Hiện tượng overfitting: mạng nơ-ron dễ bị overfitting khi huấn luyện với dữ liệu nhỏ, làm giảm khả năng tổng quát hóa khi áp dụng cho dữ liệu mới.

So sánh Neural network với học sâu(Deep Learning)

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, thuật ngữ “Neural network” và “Học sâu (Deep Learning)” thường xuyên được nhắc tới cùng nhau. Trong đó, các hệ thống Deep Learning đều được xây dựng dựa trên Neural network, nhưng chúng vẫn có những đặc điểm rất riêng biệt và được ứng dụng trong nhiều tình huống khác nhau. Vậy điểm khác biệt giữa hai thuật ngữ Học sâu và mạng nơ ron nhân tạo là gì?

Xu hướng phát triển của Neural network trong tương lai

Neural network đã và đang có những bước tiến vượt bậc trong nhiều lĩnh vực, từ xe tự lái đến phần mềm nhận dạng giọng nói. Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng vào những xu hướng phát triển đáng chú ý sau đây:

Cải thiện hiệu suất 

Mười năm trước, không ai có thể tưởng tượng rằng các mạng nơ-ron nhân tạo có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như ngày nay. Điều này cho thấy hiệu suất của Neural network đã cải thiện rõ rệt nhờ vào sự phát triển của thuật toán, kiến trúc và các kỹ thuật tối ưu hóa. Chính vì vậy trong tương lai không xa, chúng ta có đủ cơ sở để mong chờ những bước tiến lớn hơn về hiệu suất của các mạng nơ-ron.

Dễ giải thích hơn 

Một trong những hạn chế lớn nhất của Neural network là khó để có thể hiểu cách thức mà chương trình máy tính đưa ra kết quả đầu ra. Tuy nhiên, khi những công nghệ như XAI (Explainable AI) và các mô hình lai (Hybrid Models) ngày càng phát triển, có khả năng chúng ta sẽ hiểu rõ hơn về cách mà mạng nơ-ron đưa ra quyết định, qua đó tăng độ tin cậy vào kết quả của mạng nơ-ron nhân tạo .

Kiến trúc lai (Hybrid Architecture) 

Trong tương lai, các kiến trúc lai kết hợp giữa mạng nơ-ron và các phương pháp học máy khác sẽ trở nên phổ biến hơn, góp phần xây dựng những chương trình máy tính tích hợp. Các kiến trúc lai này có thể giải quyết một số hạn chế của mạng nơ-ron hiện tại, nâng cao hiệu suất tổng thể. 

Học chuyển giao (Transfer Learning) 

Học chuyển giao là quá trình tái sử dụng các mô hình đã được huấn luyện để giải quyết vấn đề mới. Đây là một xu hướng phổ biến trong học sâu vì nó cho phép huấn luyện các Neural network với dữ liệu hạn chế. Việc sử dụng mạng nơ-ron trong các mô hình học chuyển giao ngày càng trở nên phổ biến và xu hướng này chắc chắn sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai.

Kết luận

Hy vọng với những chia sẻ của VNPT AI về Neural network là gì đã giúp bạn hiểu rõ hơn về cách thức vận hành của mô hình này. Mặc dù còn đối mặt với một số thách thức như yêu cầu tài nguyên tính toán cao hay hiện tượng overfitting nhưng với những lợi ích vượt trội trong xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp, mạng nơ-ron nhân tạo sẽ tiếp tục phát triển và mở ra những tiềm năng mới trong nhiều ngành nghề. Tương lai của Neural network hứa hẹn sẽ mang đến nhiều sự đột phá mới trong công nghệ và cải thiện chất lượng cuộc sống.