Neural Network là một chuỗi các thuật toán được thiết kế để hỗ trợ phân tích và tìm kiếm các mối quan hệ cơ bản trong một tập dữ liệu, dựa trên việc mô phỏng cách hoạt động của não bộ con người. Bạn có đủ hiểu rõ về khái niệm Neural Network chưa? Nếu bạn vẫn còn mơ hồ về điều này, bạn có thể tham khảo nội dung dưới đây để làm sáng tỏ.
Neural Network là gì?
Mạng nơ-ron nhân tạo, hay Neural Network, là một chuỗi các thuật toán được thiết kế để khám phá các mối quan hệ cơ bản trong dữ liệu thông qua việc mô phỏng cách hoạt động của não bộ con người.
Tích hợp kiến thức về cách thức hoạt động của não bộ, mạng nơ-ron nhân tạo được coi là một hệ thống của các tế bào thần kinh nhân tạo, có thể là do tự nhiên hoặc được tạo ra nhân tạo.
Định nghĩa Neural Network là gì?
Mạng Neural có khả năng linh hoạt trong việc thích ứng với mọi biến động trong dữ liệu đầu vào. Điều này giúp mạng có thể tạo ra kết quả tối ưu mà không cần phải điều chỉnh lại các tiêu chí đầu ra. Khái niệm này xuất phát từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và đang ngày càng trở nên phổ biến trong quá trình phát triển các hệ thống giao dịch điện tử.
Đặc điểm của Artificial Neural Network là gì?
Trong lĩnh vực tài chính, mạng nơ ron nhân tạo đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển nhiều quy trình quan trọng như giao dịch thuật toán, dự báo chuỗi thời gian, phân loại chứng khoán, xây dựng mô hình rủi ro tín dụng và tạo ra các chỉ báo độc quyền và công cụ phát sinh giá cả.
Mạng nơ ron nhân tạo có khả năng mô phỏng hoạt động của mạng nơ ron trong não người. Mỗi nơ ron thần kinh trong mạng nơ ron nhân tạo được biểu diễn bằng một hàm toán học, thực hiện chức năng thu thập và phân loại thông tin dựa trên cấu trúc cụ thể.
Tính tương đồng mạnh mẽ của Neural Network với các phương pháp thống kê như đồ thị đường cong và phân tích hồi quy là điểm đáng chú ý. Neural Network chứa các lớp nơ ron được kết nối với nhau, trong đó mỗi nút tương đương với một tri giác, có cấu trúc tương tự như hàm hồi quy đa tuyến tính.
Bên trong một lớp tri giác đa lớp, các nút được tổ chức theo các lớp liên kết với nhau. Lớp đầu vào thu thập mẫu đầu vào, trong khi lớp đầu ra nhận các phân loại hoặc tín hiệu đầu ra phản ánh thông tin của mẫu đầu vào.
Kiến trúc mạng Neural Network là gì?
Mạng Neural Network là sự kết hợp của những tầng perceptron hay còn gọi là perceptron đa tầng. Và mỗi một mạng Neural Network thường bao gồm 3 kiểu tầng là:
- Tầng input layer (tầng vào): Tầng này nằm bên trái cùng của mạng, thể hiện cho các đầu vào của mạng.
- Tầng output layer (tầng ra): Là tầng bên phải cùng và nó thể hiện cho những đầu ra của mạng.
- Tầng hidden layer (tầng ẩn): Tầng này nằm giữa tầng vào và tầng ra nó thể hiện cho quá trình suy luận logic của mạng.
Lưu ý: Mỗi một Neural Network chỉ có duy nhất một tầng vào và 1 tầng ra nhưng lại có rất nhiều tầng ẩn.
Kiến trúc mạng Neural network
Trong mô hình Neural Network, mỗi nút trong mạng được biểu diễn như một sigmoid neuron, tuy nhiên, chúng lại sử dụng các hàm kích hoạt khác nhau. Thực tế, phổ biến là sử dụng các hàm kích hoạt giống nhau để đơn giản hóa quá trình tính toán.
Số lượng nút trong mỗi tầng của mạng có thể thay đổi tùy thuộc vào yêu cầu của bài toán hoặc phương pháp giải quyết được chọn. Trong quá trình thực hiện, người ta thường cho phép số lượng nơ ron ẩn khác nhau tại các tầng khác nhau. Hơn nữa, các nơron trong cùng một tầng thường được kết nối với nhau để tạo ra mạng kết nối đầy đủ. Việc này cho phép người dùng dễ dàng tính toán kích thước của mạng dựa trên số tầng và số lượng nơ ron.
Ứng dụng của Neural Network là gì?
Mạng nơ ron nhân tạo được ứng dụng cho rất nhiều lĩnh vực như: tài chính, giao dịch, phân tích kinh doanh, lập kế hoạch cho doanh nghiệp và bảo trì sản phẩm.
Neural Network còn được sử dụng khá rộng rãi cho những hoạt động kinh doanh khác như: dự báo thời tiết, và tìm kiếm các giải pháp nhằm nghiên cứu tiếp thị, đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận.
Nhiều trường hợp còn sử dụng mạng nơ ron nhân tạo để thực hiện đánh giá và khai quật những cơ hội giao dịch dựa vào việc phân tích dữ liệu lịch sử.
Mạng nơron còn được áp dụng rất phổ biến để phân biệt sự phụ thuộc giữa các phi tuyến lẫn nhau của đầu vào. Đây là vấn đề mà các mô hình phân tích kỹ thuật khác không thể đáp ứng được.
Dù vậy, sự chính xác của việc áp dụng mạng nơron nhân tạo vào dự đoán giá cổ phiếu hoàn toàn khác nhau.
Lan truyền tiến trong Neural Network
Trong toàn bộ các nốt mạng nơ ron đều có thể kết hợp đôi một với nhau theo một chiều duy nhất từ tầng vào đến tầng ra. Có nghĩa là, mỗi nốt ở một tầng sẽ nhận đầu vào là tất cả các nốt ở tầng trước đó và ngược lại.
Có nghĩa là, việc suy luận Neural Network là dạng suy luận tiến (feedforward).
Sử dụng Neural Network như thế nào?
Mạng neural nhân tạo có khả năng sử dụng được như một loại cơ chế xấp xỉ hàm tùy ý mà học được từ việc dữ liệu quan sát. Tuy nhiên, việc sử dụng chúng khá khó và cần phải có sự hiểu biết tương đối về những lý thuyết cơ bản về mạng nơ ron này.
- Lựa chọn mô hình: Phụ thuộc vào cách trình bày dữ liệu và các ứng dụng của nó. Đây là mô hình khá phức tạp nên có thể dẫn đến nhiều thách thức cho quá trình học.
- Thuật toán học: Thường sẽ có rất nhiều thỏa thuận giữa các thuật toán học. Và hầu hết, chúng sẽ làm việc tốt với những tham số đúng nhằm huấn luyện trên dữ liệu mà không nhìn thấy yêu cầu một số lượng đáng kể các thử nghiệm.
- Mạnh mẽ: Nếu như các mô hình, thuật toán học và hàm chi phí được lựa chọn một cách thích hợp thì Neural Network có thể cho ra kết quả vô cùng hợp lý.
Nếu thực hiện chính xác, thì bạn có thể sử dụng Neural Network một cách tự nhiên và có thể ứng dụng vào những tập dữ liệu lớn.
Tránh nhầm lẫn giữa các định nghĩa Neural Network
Không khó để bạn bắt gặp những định nghĩa hoặc những cụm từ có chứa từ neural network trong đó. Tuy nhiên, ý nghĩa của các cụm từ này lại hoàn toàn khác nhau. Vì vậy, bạn cần phân biệt được chúng để tránh bị nhầm lẫn cho việc sử dụng về sau.
Convolutional Neural Network là gì?
Convolutional Neural Network (CNN) là thuật ngữ được sử dụng để mô tả mạng nơ-ron tích chập, một mô hình Deep Learning tiên tiến mở ra khả năng sử dụng thông tin với độ chính xác đáng kể. CNN đặc biệt phổ biến trong các ứng dụng liên quan đến nhận dạng đối tượng trong hình ảnh.
Thuật toán CNN
Artificial Neural Network là gì?
Artificial Neural Network (ANN) là một hệ thống mạng neural nhân tạo, đó là một khái niệm toán học hoặc mô hình toán được tạo ra dựa trên cấu trúc của neural sinh học. Hệ thống này bao gồm các đơn vị neural nhân tạo có khả năng kết nối với nhau và xử lý thông tin bằng cách truyền qua các kết nối, sau đó tính toán giá trị mới tại các nút.
Trong nhiều trường hợp, mạng ANN là một hệ thống thích ứng, có khả năng thay đổi cấu trúc của mình dựa trên thông tin ngoại vi hoặc nội vi đi qua mạng trong quá trình học. Điều này cho phép nó tự điều chỉnh để thích ứng với môi trường hoặc nhiệm vụ cụ thể.
Ngoài ra, ANN thường được sử dụng làm công cụ mô hình hóa dữ liệu thống kê phi tuyến, hỗ trợ trong việc mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các biến đầu vào hoặc giữa kết quả, giúp tìm kiếm các mẫu tiềm ẩn trong dữ liệu. Điều này làm cho ANN trở thành một công cụ mạnh mẽ trong nhiều ứng dụng, từ phân loại dữ liệu đến dự đoán và giải quyết vấn đề thống kê có tính phức tạp.
Tổng kết
Neural Network đang trở thành một phần quan trọng và không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại. Việc hiểu biết sâu sắc về hệ thống nơ ron nhân tạo này sẽ giúp bạn áp dụng và tận dụng chúng một cách dễ dàng hơn. Có vẻ như bạn đã có kiến thức cơ bản về Neural Network từ những thông tin trên, phải không? Hãy đảm bảo bạn nghiên cứu thêm về Neural Network để tránh nhầm lẫn với các khái niệm liên quan khác.
