Neural Networks và Deep Learning hiện là hai từ khóa phổ biến đang được sử dụng phổ biến hiện nay với Trí tuệ nhân tạo^{(Artificial Intelligence)} . Những phát triển gần đây trong thế giới Trí tuệ nhân tạo có thể là do hai điều này vì chúng đã đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện trí thông minh của AI.

Hãy nhìn xung quanh, và bạn sẽ thấy xung quanh ngày càng có nhiều máy móc thông minh hơn. Nhờ Mạng thần kinh^{(Neural Networks)} và Học sâu^{(Deep Learning)} , những công việc và khả năng từng được coi là sở trường của con người giờ đây đã được máy móc thực hiện. Ngày nay, Máy móc không còn được tạo ra để ăn các thuật toán phức tạp hơn mà thay vào đó, chúng được dùng để phát triển thành một hệ thống tự học, tự dạy có khả năng cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp xung quanh.

Mạng thần kinh^{(Neural Networks)} và Học sâu^{(Deep Learning )} đã mang lại thành công to lớn cho các nhà nghiên cứu trong các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói, tìm kiếm các mối quan hệ sâu sắc hơn trong một tập dữ liệu. Được hỗ trợ bởi sự sẵn có của lượng lớn dữ liệu và sức mạnh tính toán, máy móc có thể nhận dạng các đối tượng, dịch giọng nói, tự đào tạo để xác định các mẫu phức tạp, học cách đưa ra chiến lược và lập kế hoạch dự phòng trong thời gian thực.

Vì vậy, chính xác nó hoạt động như thế nào? Bạn có biết rằng trên thực tế, cả Neutral Networks và Deep-Learning đều liên quan đến nhau, để hiểu Deep learning, trước tiên bạn phải hiểu về Neural Networks ? Đọc để biết thêm chi tiết.

Mạng thần kinh là gì

Mạng nơron^(Neural) về cơ bản là một mẫu lập trình hoặc một tập hợp các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu quan sát. Mạng lưới thần kinh^(Neural) tương tự như bộ não con người, hoạt động bằng cách nhận biết các mẫu. Dữ liệu cảm quan được giải thích bằng cách sử dụng cảm nhận máy móc, ghi nhãn hoặc phân cụm đầu vào thô. Các mẫu được nhận dạng là số, được bao trong các vectơ, trong đó dữ liệu như hình ảnh, âm thanh, văn bản, v.v. được dịch sang đó.

Think Neural Network! Think how a human brain function

Như đã đề cập ở trên, một mạng lưới thần kinh hoạt động giống như bộ não con người; nó thu nhận tất cả các kiến ​​thức thông qua một quá trình học tập. Sau đó, trọng số synap lưu trữ kiến ​​thức thu được. Trong quá trình học, các trọng số tiếp hợp của mạng được cải tổ để đạt được mục tiêu mong muốn.

Cũng giống như bộ não con người, Mạng thần kinh^{(Neural Networks)} hoạt động giống như các hệ thống xử lý thông tin song song phi tuyến tính thực hiện nhanh các phép tính như nhận dạng và nhận biết mẫu. 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 các đầu vào / tín hiệu vốn là phi tuyến tính.

Nói một cách dễ hiểu, bạn có thể nhớ Neural Network là một thứ có khả năng lưu trữ kiến ​​thức giống như não người và sử dụng nó để đưa ra dự đoán.^{(In simple words, you can remember Neural Network as something which is capable of stocking knowledge like a human brain and use it to make predictions.)}

Cấu trúc của mạng thần kinh

(Tín dụng hình ảnh: Mathworks)

Mạng^(Networks) thần kinh bao gồm ba lớp,

1. Lớp đầu vào,
2. Lớp ẩn và
3. Lớp đầu ra.

Mỗi lớp bao gồm một hoặc nhiều nút, như thể hiện trong sơ đồ dưới đây bởi các vòng tròn nhỏ. Các đường giữa các nút cho biết luồng thông tin từ nút này sang nút tiếp theo. Thông tin đi từ đầu vào đến đầu ra, tức là từ trái sang phải (trong một số trường hợp có thể từ phải sang trái hoặc cả hai chiều).

Các nút của lớp đầu vào là thụ động, có nghĩa là chúng không sửa đổi dữ liệu. Họ nhận một giá trị duy nhất trên đầu vào của họ và nhân đôi giá trị đó vào nhiều đầu ra của họ. Trong khi đó^(Whereas) , các nút của lớp ẩn và lớp đầu ra đang hoạt động. Do đó, họ có thể sửa đổi dữ liệu.

Trong một cấu trúc liên kết với nhau, mỗi giá trị từ lớp đầu vào được nhân đôi và gửi đến 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 có trọng số sau đó được thêm vào để tạo ra một số duy nhất. Mạng nơ-ron có thể có bất kỳ số 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^{(Example of Neural Network)}

Hãy xem xét một mạng nơ-ron nhận dạng các đối tượng trong tín hiệu sonar và có 5000 mẫu tín hiệu được lưu trữ trong PC. PC phải tìm xem những mẫu này có đại diện cho tàu ngầm, cá voi, tảng băng trôi, đá biển hay không? Các phương pháp DSP^{(Conventional DSP)} thông thường sẽ tiếp cận vấn đề này bằng toán học và thuật toán, chẳng hạn như phân tích tương quan và phổ tần số.

Trong khi với mạng nơ-ron, 5000 mẫu sẽ được đưa đến lớp đầu vào, dẫn đến các giá trị xuất hiện từ lớp đầu ra. Bằng cách chọn trọng lượng thích hợp, đầu ra có thể được định cấu hình để báo cáo nhiều loại 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 các trọng số khác, đầu ra có thể phân loại các đối tượng là kim loại hoặc phi kim loại, sinh học hay phi sinh học, kẻ thù hoặc đồng minh, v.v. Không có thuật toán, không quy tắc, không thủ tục; chỉ mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra được xác định bởi các giá trị của các trọng số đã chọn.

Bây giờ, chúng ta hãy hiểu khái niệm về Học sâu.^{(Now, let’s understand the concept of Deep Learning.)}

Học sâu là gì

Học sâu về cơ bản là một tập hợp con của Mạng thần kinh^{(Neural Networks)} ; có lẽ bạn có thể nói một Mạng Neural^{(Neural Network)} phức tạp với nhiều lớp ẩn trong đó.

Nói về mặt kỹ thuật, Học sâu^(Deep) cũng có thể được định nghĩa là một tập hợp các kỹ thuật mạnh mẽ để học trong mạng nơ-ron. Nó đề cập đến mạng nơ-ron nhân tạo ( ANN ) bao gồm nhiều lớp, tập dữ liệu lớn, phần cứng máy tính mạnh mẽ để có thể thực hiện được mô hình đào tạo phức tạp. Nó chứa lớp phương pháp và kỹ thuật sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp chức năng ngày càng phong phú hơn.

Cấu trúc của mạng học sâu^{(Structure of Deep learning network)}

Mạng học sâu^(Deep) chủ yếu sử dụng kiến ​​trúc mạng nơ-ron và do đó thường được gọi là mạng nơ-ron sâu. Sử dụng công việc "sâu" đề cập đến số lượng các lớp ẩn trong mạng nơ-ron. Một mạng nơ-ron thông thường chứa ba lớp ẩn, trong khi mạng sâu có thể có tới 120-150.

^(Deep) Học ^(Learning)sâu liên quan đến việc cung cấp cho hệ thống máy tính rất nhiều dữ liệu, dữ liệu này có thể sử dụng để đưa ra quyết định về các dữ liệu khác. Dữ liệu này được cung cấp thông qua mạng nơ-ron, như trường hợp của máy học. Mạng học sâu^(Deep) có thể học các tính năng trực tiếp từ dữ liệu mà không cần trích xuất tính năng thủ công.

Ví dụ về Học sâu^{(Examples of Deep Learning)}

Học sâu hiện đang được sử dụng trong hầu hết các ngành, bắt đầu từ Ô tô^(Automobile) , Hàng không vũ trụ^(Aerospace) và Tự động hóa^(Automation) đến Y tế^(Medical) . 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 học sâu để quyết định xem bạn muốn xem hoặc mua gì tiếp theo
• Lái xe mà không cần người lái xe: Các nhà nghiên cứu đang sử dụng mạng học sâu để tự động phát hiện các đối tượng như biển báo dừng và đèn giao thông. Học sâu^(Deep) cũng được sử dụng để phát hiện người đi bộ, giúp giảm thiểu tai nạn.
• Không gian vũ trụ và quốc phòng: Học sâu được sử dụng để xác định các đối tượng từ vệ tinh định vị 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 vào ảnh của bạn. Skype có thể dịch các giao tiếp bằng giọng nói trong thời gian thực và cũng khá chính xác.
• Nghiên cứu y học: Các nhà nghiên cứu y học đang sử dụng học sâu để tự động phát hiện tế bào ung thư
• Tự động hóa công nghiệp^{(Industrial Automation)} : Học sâu đang giúp cải thiện sự an toàn của người lao động xung quanh máy móc hạng nặng bằng cách tự động phát hiện khi người hoặc vật ở trong khoảng cách không an toàn với máy móc.
• Điện tử: Học sâu^(Deep) đang được sử dụng trong việc dịch giọng nói và nghe tự động.

Đọc^(Read) : Học máy và Học sâu^{(Machine Learning and Deep Learning)} là gì?

Sự kết luận^(Conclusion)

Khái niệm Mạng thần kinh^{(Neural Networks)} không phải là mới, và các nhà nghiên cứu đã đạt được thành công vừa phải trong khoảng một thập kỷ qua. Nhưng yếu tố thay đổi cuộc chơi thực sự là sự phát triển của mạng thần kinh Sâu .^(Deep)

Bằng cách hoạt động hiệu quả hơn các phương pháp tiếp cận máy học truyền thống, nó đã cho thấy rằng mạng nơ-ron sâu có thể được đào tạo và thử nghiệm không chỉ bởi một số nhà nghiên cứu, mà nó có phạm vi được các công ty công nghệ đa quốc gia áp dụng để có những đổi mới tốt hơn trong tương lai gần.

Thanks to Deep Learning and Neural Network, AI is not just doing the tasks, but it has started to think!

What is Deep Learning and Neural Network

Neural Networks and Deep Learning are currently the two hot buzzwords that are being used nowadays with Artificial Intelligence. The recent developments in the world of Artificial intelligence can be attributed to these two as they have played a significant role in improving the intelligence of AI.

Look around, and you will find more and more intelligent machines around. Thanks to Neural Networks and Deep Learning, jobs and capabilities that were once considered the forte of humans are now being performed by machines. Today, Machines are no longer made to eat more complex algorithms, but instead, they are fed to develop into an autonomous, self-teaching system capable of revolutionizing many industries all around.

Neural Networks and Deep Learning have lent enormous success to the researchers in tasks such as image recognition, speech recognition, finding deeper relations in a data sets. Aided by the availability of massive amounts of data and computational power, machines can recognize objects, translate speech, train themselves to identify complex patterns, learn how to devise strategies and make contingency plans in real-time.

So, how exactly does this work? Do you know that both Neutral Networks and Deep-Learning related, in fact, to understand Deep learning, you must first understand about Neural Networks? Read on to know more.

What is a Neural Network

A Neural network is basically a programming pattern or a set of algorithms that enables a computer to learn from the observational data. A Neural network is similar to a human brain, which works by recognizing the patterns. The sensory data is interpreted using a machine perception, labeling or clustering raw input. The patterns recognized are numerical, enclosed in vectors, into which the data such are images, sound, text, etc. are translated.

Think Neural Network! Think how a human brain function

As mentioned above, a neural network functions just like a human brain; it acquires all the knowledge through a learning process. After that, synaptic weights store the acquired knowledge. During the learning process, the synaptic weights of the network are reformed to achieve the desired objective.

Just like the human brain, Neural Networks work like non-linear parallel information-processing systems which rapidly perform computations such as pattern recognition and perception. As a result, these networks perform very well in areas like speech, audio and image recognition where the inputs/signals are inherently nonlinear.

In simple words, you can remember Neural Network as something which is capable of stocking knowledge like a human brain and use it to make predictions.

Structure of Neural Networks

(Image Credit: Mathworks)

Neural Networks comprises of three layers,

1. Input layer,
2. Hidden layer, and
3. Output layer.

Each layer consists of one or more nodes, as shown in the below diagram by small circles. The lines between the nodes indicate the flow of information from one node to the next. The information flows from the input to the output, i.e. from left to right (in some cases it may be from right to left or both ways).

The nodes of the input layer are passive, meaning they do not modify the data. They receive a single value on their input and duplicate the value to their multiple outputs. Whereas, the nodes of the hidden and output layer are active. Thus that can they modify the data.

In an interconnected structure, each value from the input layer is duplicated and sent to all of the hidden nodes. The values entering a hidden node are multiplied by weights, a set of predetermined numbers stored in the program. The weighted inputs are then added to produce a single number. Neural networks can have any number of layers, and any number of nodes per layer. Most applications use the three-layer structure with a maximum of a few hundred input nodes

Example of Neural Network

Consider a neural network recognizing objects in a sonar signal, and there are 5000 signal samples stored in the PC. The PC has to figure out if these samples represent a submarine, whale, iceberg, sea rocks, or nothing at all? Conventional DSP methods would approach this problem with mathematics and algorithms, such as correlation and frequency spectrum analysis.

While with a neural network, the 5000 samples would be fed to the input layer, resulting in values popping from the output layer. By selecting the proper weights, the output can be configured to report a wide range of information. For instance, there might be outputs for: submarine (yes/no), sea rock (yes/no), whale (yes/no), etc.

With other weights, the outputs can classify the objects as metal or non-metal, biological or non-biological, enemy or ally, etc. No algorithms, no rules, no procedures; only a relationship between the input and output dictated by the values of the weights selected.

Now, let’s understand the concept of Deep Learning.

What is a Deep Learning

Deep learning is basically a subset of Neural Networks; perhaps you can say a complex Neural Network with many hidden layers in it.

Technically speaking, Deep learning can also be defined as a powerful set of techniques for learning in neural networks. It refers to artificial neural networks (ANN) that are composed of many layers, massive data sets, powerful computer hardware to make complicated training model possible. It contains the class of methods and techniques that employ artificial neural networks with multiple layers of increasingly richer functionality.

Structure of Deep learning network

Deep learning networks mostly use neural network architectures and hence are often referred to as deep neural networks. Use of work “deep” refers to the number of hidden layers in the neural network. A conventional neural network contains three hidden layers, while deep networks can have as many as 120- 150.

Deep Learning involves feeding a computer system a lot of data, which it can use to make decisions about other data. This data is fed through neural networks, as is the case in machine learning. Deep learning networks can learn features directly from the data without the need for manual feature extraction.

Examples of Deep Learning

Deep learning is currently being utilized in almost every industry starting from Automobile, Aerospace, and Automation to Medical. Here are some of the examples.

• Google, Netflix, and Amazon: Google uses it in its voice and image recognition algorithms. Netflix and Amazon also use deep learning to decide what you want to watch or buy next
• Driving without a driver: Researchers are utilizing deep learning networks to automatically detect objects such as stop signs and traffic lights. Deep learning is also used to detect pedestrians, which helps decrease accidents.
• Aerospace and Defense: Deep learning is used to identify objects from satellites that locate areas of interest, and identify safe or unsafe zones for troops.
• Thanks to Deep Learning, Facebook automatically finds and tags friends in your photos. Skype can translate spoken communications in real-time and pretty accurately too.
• Medical Research: Medical researchers are using deep learning to automatically detect cancer cells
• Industrial Automation: Deep learning is helping to improve worker safety around heavy machinery by automatically detecting when people or objects are within an unsafe distance of machines.
• Electronics: Deep learning is being used in automated hearing and speech translation.

Read: What is Machine Learning and Deep Learning?

Conclusion

The concept of Neural Networks is not new, and researchers have met with moderate success in the last decade or so. But the real game-changer has been the evolution of Deep neural networks.

By out-performing the traditional machine learning approaches it has showcased that deep neural networks can be trained and trialed not just by few researchers, but it has the scope to be adopted by multinational technology companies to come with better innovations in the near future.

Thanks to Deep Learning and Neural Network, AI is not just doing the tasks, but it has started to think!

Related posts

• SMS Organizer: SMS Application cung cấp bởi Machine Learning

• Machine Learning and Deep Learning trong Artificial Intelligence là gì

• Cách cài đặt Drupal bằng WAMP trên Windows

• Best Software & Hardware Bitcoin Wallets cho Windows, iOS, Android

• Setup Internet Radio Station miễn phí trên Windows PC

• Best miễn phí Secure Digital Notebook Software & Online Services

• Cách sử dụng Template để tạo tài liệu với LibreOffice

• Cách xóa Your LastPass Account

• E-Waste management, Tái chế, Xử lý, Sự kiện, Vấn đề, Giải pháp

• NFT có nghĩa là gì và cách tạo NFT Digital Art?

• Whiteboard Fox là online whiteboard miễn phí cho phép real-time sharing

• Convert Magnet liên kết để trực tiếp Download liên kết sử dụng Seedr

• Task Management Software miễn phí để quản lý việc theo nhóm

• Các công cụ tốt nhất để gửi SMS miễn phí khỏi máy tính của bạn

• Microsoft Identity Manager: Tính năng, Download

• là gì Big Data - Một Giải thích đơn giản với Example

• Silly Window Syndrome - Explanation and Prevention là gì

• Làm thế nào để Đóng Payoneer Account của bạn?

• Blue Whale Challenge Dare Game là gì

• Tài khoản đó không được liên kết với bất kỳ Mixer account nào