Mạng thần kinh và Học kĩ càng hiện đang là hai buzzwords nóng đang được sử dụng ngày nay với trí tuệ nhân tạo. Những phát triển gần đây trong thế giới trí thông minh nhân tạo có thể được quy cho cả hai vì chúng đã đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện trí thông minh của AI.
Nhìn xung quanh, và bạn sẽ tìm thấy ngày càng nhiều máy thông minh xung quanh. Nhờ vào mạng lưới thần kinh và học sâu, các công việc và khả năng đã từng được coi là sở trường của con người hiện đang được thực hiện bởi các máy móc. Ngày nay, Máy móc không còn được tạo ra để ăn các thuật toán phức tạp hơn, mà thay vào đó, chúng được cho ăn để phát triển thành một hệ thống tự học, tự học có khả năng cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp xung quanh.
Mạng thần kinh và Học kĩ càng đã cho vay thành công to lớn cho các nhà nghiên cứu trong các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói, tìm kiếm mối quan hệ sâu sắc hơn trong một tập dữ liệu. Được hỗ trợ bởi số lượng lớn dữ liệu và công suất tính toán, máy có thể nhận biết đối tượng, dịch bài phát biểu, rèn luyện bản thân để xác định các mẫu phức tạp, tìm hiểu cách đưa ra các chiến lược và lập kế hoạch dự phòng trong thời gian thực.
Vì vậy, làm thế nào chính xác điều này làm việc? Bạn có biết rằng cả mạng lưới trung tính và học tập sâu có liên quan, trên thực tế, để hiểu sâu về học tập, trước hết bạn phải hiểu về mạng thần kinh? Đọc để biết thêm chi tiết.
Mạng lưới thần kinh là gì
Mạng Neural về cơ bản là một mẫu lập trình hoặc một bộ thuật toán cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu quan sát. Một mạng thần kinh tương tự như một bộ não con người, hoạt động bằng cách nhận ra các mẫu. Dữ liệu giác quan được diễn giải bằng cách sử dụng nhận thức máy, ghi nhãn hoặc nhóm đầu vào thô. Các mẫu được nhận dạng là số, kèm theo trong vectơ, trong đó các dữ liệu như hình ảnh, âm thanh, văn bản, v.v. được dịch.
Hãy suy nghĩ mạng thần kinh! Suy nghĩ về chức năng của não người như thế nào
Như đã đề cập ở trên, một mạng nơron giống như một bộ não con người; nó thu nhận tất cả các kiến thức thông qua một quá trình học tập. Sau đó, trọng lượng synaptic lưu trữ kiến thức thu được. Trong quá trình học tập, trọng lượng synaptic của mạng được cải cách để đạt được mục tiêu mong muốn.
Cũng giống như bộ não con người, mạng nơron hoạt động giống như các hệ thống xử lý thông tin song song phi tuyến tính, thực hiện nhanh các tính toán như nhận dạng mẫu và nhận thức. Kết quả là, các mạng này hoạt động rất tốt trong các lĩnh vực như nhận dạng giọng nói, âm thanh và hình ảnh nơi đầu vào / tín hiệu vốn không tuyến tính.
Nói một cách đơn giản, bạn có thể nhớ Mạng nơ-ron là thứ có khả năng lưu trữ kiến thức như bộ não người và sử dụng nó để đưa ra dự đoán.
Cấu trúc của mạng nơron
Mạng nơron bao gồm ba lớp,
- Lớp đầu vào,
- Lớp ẩn và
- Lớp đầu ra.
Mỗi lớp bao gồm một hoặc nhiều nút, như được hiển thị trong sơ đồ dưới đây bằng các vòng tròn nhỏ. Các dòng giữa các nút cho biết luồng thông tin từ một nút đến nút tiếp theo. Luồng thông tin từ đầu vào đến đầu ra, tức là từ trái sang phải (trong một số trường hợp, nó có thể từ phải sang trái hoặc cả hai cách).
Các nút của lớp đầu vào là thụ động, có nghĩa là chúng không sửa đổi dữ liệu. Họ nhận được một giá trị duy nhất trên đầu vào của họ và nhân đôi giá trị cho nhiều kết quả đầu ra của họ. Trong khi đó, các nút của lớp ẩn và đầu ra đang hoạt động. Vì vậy mà họ có thể sửa đổi dữ liệu.
Trong một cấu trúc được kết nối với nhau, mỗi giá trị từ lớp đầu vào được nhân đôi và được gửi tới tất cả các nút ẩn. Các giá trị nhập vào một nút ẩn được nhân với trọng số, một tập hợp các số được xác định trước được lưu trữ trong chương trình. Các đầu vào trọng số sau đó được thêm vào để tạo ra một số duy nhất. Các mạng thần kinh có thể có bất kỳ số lượng lớp nào và bất kỳ số lượng nút nào trên mỗi lớp. Hầu hết các ứng dụng sử dụng cấu trúc ba lớp với tối đa vài trăm nút đầu vào
Ví dụ về mạng thần kinh
Hãy xem xét một mạng thần kinh nhận biết các đối tượng trong tín hiệu sóng siêu âm và có 5000 mẫu tín hiệu được lưu trữ trong PC. PC phải tìm hiểu xem các mẫu này có đại diện cho tàu ngầm, cá voi, tảng băng trôi, đá biển hay không gì cả? Các phương pháp DSP thông thường sẽ tiếp cận vấn đề này với toán học và thuật toán, chẳng hạn như sự tương quan và phân tích phổ tần số.
Trong khi với một mạng nơron, 5000 mẫu sẽ được đưa vào lớp đầu vào, dẫn đến các giá trị popping từ lớp đầu ra. Bằng cách chọn trọng số thích hợp, đầu ra có thể được định cấu hình để báo cáo một loạt thông tin. Ví dụ, có thể có kết quả đầu ra cho: tàu ngầm (có / không), đá biển (có / không), cá voi (có / không), v.v.
Với trọng lượng khác, đầu ra có thể phân loại các vật thể như kim loại hoặc phi kim loại, sinh học hoặc phi sinh học, kẻ thù hoặc đồng minh, vv Không có thuật toán, không quy tắc, không có thủ tục; chỉ một mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra được quyết định bởi các giá trị của trọng số được chọn.
Bây giờ, hãy hiểu khái niệm về Học tập sâu.
Học sâu là gì
Học tập sâu về cơ bản là một tập hợp con của mạng thần kinh; có lẽ bạn có thể nói một mạng thần kinh phức tạp với nhiều lớp ẩn trong đó.
Về mặt kỹ thuật, việc học sâu cũng có thể được định nghĩa là một tập hợp các kỹ thuật mạnh mẽ để học tập trong các mạng thần kinh. Nó đề cập đến các mạng nơron nhân tạo (ANN) bao gồm nhiều lớp, tập dữ liệu khổng lồ, phần cứng máy tính mạnh mẽ để làm cho mô hình đào tạo phức tạp có thể.Nó chứa lớp các phương pháp và kỹ thuật sử dụng mạng nơron nhân tạo với nhiều lớp chức năng ngày càng phong phú hơn.
Cấu trúc của mạng học tập sâu
Mạng lưới học tập sâu chủ yếu sử dụng kiến trúc mạng nơron và do đó thường được gọi là mạng thần kinh sâu. Sử dụng tác phẩm “sâu” ám chỉ số lượng lớp ẩn trong mạng thần kinh. Một mạng nơron thông thường có ba lớp ẩn, trong khi mạng sâu có thể có tới 120- 150.
Học tập sâu liên quan đến việc cho ăn một hệ thống máy tính rất nhiều dữ liệu, mà nó có thể sử dụng để đưa ra quyết định về dữ liệu khác. Dữ liệu này được cung cấp thông qua mạng thần kinh, như trường hợp trong học máy. Mạng học tập sâu có thể tìm hiểu các tính năng trực tiếp từ dữ liệu mà không cần khai thác tính năng thủ công.
Ví dụ về Deep Learning
Học tập sâu hiện đang được sử dụng trong hầu hết các ngành công nghiệp bắt đầu từ ô tô, hàng không vũ trụ và tự động hóa cho y tế. Dưới đây là một số ví dụ.
- Google, Netflix và Amazon: Google sử dụng nó trong các thuật toán nhận dạng giọng nói và hình ảnh của mình. Netflix và Amazon cũng sử dụng việc học sâu để quyết định xem bạn muốn xem hoặc mua gì tiếp theo
- Lái xe không có tài xế: Các nhà nghiên cứu đang sử dụng mạng học tập sâu để tự động phát hiện các đối tượng như biển báo dừng và đèn giao thông. Học tập sâu cũng được sử dụng để phát hiện người đi bộ, giúp giảm tai nạn.
- Hàng không vũ trụ và quốc phòng: Học tập sâu được sử dụng để xác định các đối tượng từ vệ tinh xác định các khu vực quan tâm và xác định các khu vực an toàn hoặc không an toàn cho quân đội.
- Nhờ Deep Learning, Facebook tự động tìm và gắn thẻ bạn bè trong ảnh của bạn. Skype có thể dịch các giao tiếp bằng giọng nói trong thời gian thực và khá chính xác.
- Nghiên cứu y học: Các nhà nghiên cứu y học đang sử dụng học tập sâu để tự động phát hiện các tế bào ung thư
- Tự động hóa công nghiệp: Học sâu là giúp cải thiện sự an toàn của công nhân xung quanh máy móc hạng nặng bằng cách tự động phát hiện khi người hoặc vật thể nằm trong khoảng cách không an toàn của máy móc.
- Điện tử: Học tập sâu được sử dụng trong bản dịch nghe và nói tự động.
Phần kết luận
Khái niệm về mạng nơron không phải là mới, và các nhà nghiên cứu đã đạt được thành công vừa phải trong thập kỷ qua. Nhưng sự thay đổi trò chơi thực sự đã là sự tiến hóa của mạng thần kinh sâu.
Bằng cách thực hiện các phương pháp tiếp cận máy móc truyền thống, nó đã cho thấy rằng các mạng nơron sâu có thể được đào tạo và thử nghiệm không chỉ bởi vài nhà nghiên cứu, nhưng nó có phạm vi được các công ty công nghệ đa quốc gia áp dụng để cải tiến tốt hơn trong tương lai gần.
Nhờ có Deep Learning và Neural Network, AI không chỉ thực hiện các nhiệm vụ mà còn bắt đầu suy nghĩ!
