Neural network là gì? Vai trò và ứng dụng của neural network | Nttworks.vn

Một trang web mới sử dụng WordPress

Mạng nơron là gì? Nêu các thành phần và ứng dụng của mạng nơron? Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi trên, đây là câu trả lời.

Mạng nơron là gì?

Mạng nơ-ron, còn được gọi là mạng nơ-ron nhân tạo, là mạng sử dụng các mô hình toán học phức tạp để xử lý thông tin. Chúng dựa trên mô hình hoạt động của các tế bào thần kinh và khớp thần kinh não người. Giống như não người, một mạng lưới thần kinh nhân tạo kết nối các nút đơn giản, còn được gọi là tế bào thần kinh. Và một tập hợp các nút như vậy tạo thành một mạng lưới các nút, do đó có tên là mạng nơ-ron nhân tạo.

Giống như não người, mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng một số thuật toán để xác định và xác định các mối quan hệ trong tập dữ liệu. Mạng thần kinh nhân tạo được sử dụng trong nhiều công nghệ và ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như trò chơi điện tử, thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, lọc mạng xã hội, dịch máy và chẩn đoán y tế. Đáng ngạc nhiên là mạng nơ-ron được sử dụng cho các hoạt động truyền thống và sáng tạo như hội họa và nghệ thuật.

“Mạng nơ-ron phản ánh hành vi của não người, cho phép các chương trình máy tính xác định các liên kết trong dữ liệu và giải quyết các vấn đề phổ biến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học máy và học chuyên sâu.

Các thành phần của mạng nơron là gì?

Ba thành phần chính của mạng nơ-ron là:

– Lớp đầu vào thể hiện dữ liệu đầu vào.

– Lớp ẩn đại diện cho các nút trung gian phân chia không gian đầu vào thành các vùng có ranh giới (mềm). Nó có một tập hợp các đầu vào có trọng số và tạo ra các đầu ra thông qua chức năng kích hoạt.

READ  Mô tả công việc nhân viên quản lý đơn hàng đầy đủ và chi tiết nhất 2021 | Nttworks.vn

– Lớp đầu ra đại diện cho đầu ra của mạng nơron.

Mạng nơ-ron nhân tạo có hoạt động không?

Như có thể thấy trong phần Các thành phần của mạng nơ-ron là gì, mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng các lớp xử lý toán học khác nhau để hiểu thông tin mà nó cung cấp. Thường có hàng chục đến hàng triệu tế bào thần kinh nhân tạo trong một mạng lưới thần kinh nhân tạo, được gọi là các đơn vị được sắp xếp thành từng lớp. Lớp đầu vào nhận các loại thông tin khác nhau từ thế giới bên ngoài. Đây là dữ liệu mà mạng muốn xử lý hoặc học hỏi. Dữ liệu từ lớp đầu vào chuyển qua một hoặc nhiều lớp ẩn khác. Chức năng của các lớp ẩn là biến đầu vào thành thứ mà lớp đầu ra có thể sử dụng.

Hầu hết các mạng nơ-ron nhân tạo đều được kết nối hoàn toàn với nhau. Các kết nối này có quy mô; Con số này càng cao, tác động của lớp này lên lớp khác, như não người càng lớn. Khi dữ liệu đi qua mỗi lớp, mạng nơ-ron sẽ tìm hiểu thêm về dữ liệu. Phía bên kia của mạng có các lớp đầu ra và đây là nơi đầu ra của dữ liệu thô đi vào.

Các nhà khoa học thần kinh đã học được rất nhiều điều về bộ não con người kể từ khi các nhà khoa học máy tính lần đầu tiên thử nghiệm với mạng nơ-ron nhân tạo. Một trong những điều họ học được là các phần khác nhau của não chịu trách nhiệm xử lý các khía cạnh khác nhau của thông tin và những phần đó được sắp xếp theo một hệ thống phân cấp. Do đó, thông tin đầu vào đi vào não và thông tin được phân tích sâu hơn ở mỗi cấp độ tế bào. Đây chính xác là cơ chế mà mạng nơ-ron cố gắng sao chép.

READ  Bản mô tả chi tiết công việc nhân viên thu ngân siêu thị và mức lương hiện nay | Nttworks.vn

Để học được, mạng nơ-ron cần có một lượng lớn thông tin, được gọi là tập hợp các cặp đầu vào và đầu ra, được đào tạo trong một bộ đào tạo. Khi bạn cố gắng dạy một mạng thần kinh nhân tạo để phân biệt mèo với chó, bộ đào tạo sẽ cung cấp hàng nghìn hình ảnh được đánh dấu là chó để mạng thần kinh có thể bắt đầu học. Khi được huấn luyện với một lượng lớn dữ liệu, nó sẽ cố gắng phân loại dữ liệu trong tương lai dựa trên những gì nó cho rằng nó nhìn thấy (hoặc nghe thấy, tùy thuộc vào việc thu thập dữ liệu) trong các lớp.

Trong quá trình đào tạo, đầu ra của máy được so sánh với mô tả của con người để giám sát. Nếu chúng giống nhau, máy đã được đính kèm. Nếu điều này sai, nó sẽ sử dụng backspace để điều chỉnh việc học – nó quay trở lại các lớp để điều chỉnh các phương trình toán học. Đây được gọi là học sâu – đó là điều làm cho mạng trở nên thông minh.

Các ứng dụng mạng nơron nhân tạo

Với rất nhiều ứng dụng được triển khai mỗi ngày, bây giờ là thời điểm tốt nhất để tìm hiểu về các tế bào thần kinh nhân tạo, máy học và các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Một số trong số chúng được thảo luận dưới đây:

READ  Công nghệ thông tin và truyền thông là gì? Cơ hội việc làm | Nttworks.vn

Nhận dang chu Viet

Một mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng để chuyển đổi các ký tự viết tay thành các ký tự kỹ thuật số mà máy có thể nhận ra.

Dự báo giao dịch chứng khoán

Các sàn giao dịch chứng khoán rất khó theo dõi và hiểu rõ. Thị trường chứng khoán bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố. Mạng nơ-ron nhân tạo có thể kiểm tra nhiều yếu tố hàng ngày và dự đoán giá cả, điều này giúp ích cho các nhà môi giới chứng khoán.

Vấn đề đi lại cho các chuyên gia bán hàng

Danh mục này đề cập đến việc tìm ra con đường tối ưu để di chuyển giữa các thành phố trong một khu vực nhất định. Mạng nơ-ron nhân tạo giúp giải quyết các vấn đề mang lại nhiều doanh thu hơn với chi phí tối thiểu. Các cân nhắc về hậu cần là rất lớn và ở đây bạn cần phải tìm các tuyến đường di chuyển tối ưu để nhân viên bán hàng di chuyển từ nơi này đến nơi khác.

Nén hình ảnh

Ý tưởng của mạng nơ-ron nhân tạo nén dữ liệu là lưu trữ, mã hóa và tái tạo lại hình ảnh thực. Chúng tôi có thể tối ưu hóa kích thước dữ liệu của mình bằng cách sử dụng mạng nơron nén hình ảnh. Nó là một ứng dụng lý tưởng để tiết kiệm và tối ưu hóa bộ nhớ.

Hy vọng rằng với những thông tin cơ bản về mạng nơ-ron là gì, bạn sẽ tìm được thêm những thông tin hữu ích.

Huynhi tram

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.

Protected with IP Blacklist CloudIP Blacklist Cloud