Tuyển dụng
Viettel IDC

Giải đáp tất tần tật Artificial Neural Network

16/07/2025

Artificial Neural Network (ANN) đã trở thành một phần quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện nay. Tuy nhiên, đối với nhiều người, khái niệm này vẫn còn khá xa lạ. Trong bài viết này, hãy cùng Viettel IDC giải đáp mọi thắc mắc, giúp bạn có cái nhìn toàn diện về hệ thống mạng nơ-ron nhân tạo này nhé.

Giải đáp tất tần tật Artificial Neural Network
Giải đáp tất tần tật Artificial Neural Network​

Mạng lưới nơron trong trí tuệ nhân tạo (ANN) là gì?

ANN là viết tắt của Artificial Neural Networks. Về cơ bản, đây là một mô hình tính toán, chúng được xây dựng dựa trên cấu trúc và chức năng của mạng lưới nơ ron trong Sinh học (mặc dù cấu trúc của ANN sẽ bị ảnh hưởng bởi một luồng thông tin). Do đó, mạng nơ ron này sẽ thay đổi, chúng phụ thuộc vào đầu vào và đầu ra.

Chúng ta có thể coi ANN là dữ liệu thống kê phi tuyến. Điều này đồng nghĩa với một mối quan hệ phức tạp, được xác định giữa đầu vào và đầu ra. Kết quả làvsẽ có nhiều mẫu khác nhau. 

Cấu trúc của mạng nơron nhân tạo

ANN lấy ý tưởng từ cách hoạt động của bộ não con người - tạo ra các kết nối phù hợp. Do đó, ANN đã sử dụng các silicon và dây điện để làm nơ ron và đuôi gai sống cho mình.

Trong cơ thể con người, 1 phần não đã bao gồm 86 tỉ tế bào thần kinh và chúng được kết nối với hàng nghìn tế bào khác thông qua Axons. Bởi vì con người có rất nhiều đầu vào thông tin khác nhau từ các giác quan, nên cơ thể cũng có nhiều đuôi gai để giúp truyền thông tin này. 

Chúng sẽ tạo ra xung điện để di chuyển, truyền thông tin trong mạng lưới nơ ron thần kinh này. Và điều này cũng tương tự cho mạng nơ ron nhân tạo ANN - Khi cần xử lý các vấn đề khác nhau, nơ-ron sẽ gửi một thông điệp đến một nơ-ron khác.

Do đó, chúng ta có thể nói rằng ANN sẽ bao gồm nhiều nút bên trong, chúng bắt chước các tế bào thần kinh sinh học bên trong não người. Các mạng ANN sẽ kết nối các nơ-ron này bằng các liên kết và chúng có tương tác với nhau.

Các nút trong ANN được sử dụng để lấy dữ liệu đầu vào. Hơn nữa, việc thực hiện các thao tác trên dữ liệu cũng rất đơn giản. Sau khi thực hiện những thao tác với dữ liệu, các hoạt động này được chuyển cho các tế bào thần kinh khác. Đầu ra tại mỗi nút được gọi là giá trị kích hoạt hoặc giá trị nút của nó.

Mỗi liên kết trong mạng ANN đều có liên quan với trọng lượng. Ngoài ra, chúng có khả năng học hỏi. Điều đó sẽ diễn ra bằng cách thay đổi các giá trị trọng lượng. 

>> Xem thêm: Khám phá 7 ngôn ngữ lập trình được ứng dụng trong những dự án AI - Machine Learning

Mỗi liên kết trong mạng ANN đều có liên quan với trọng lượng
Mỗi liên kết trong mạng ANN đều có liên quan với trọng lượng

Các loại mạng thần kinh nhân tạo ANN

Hiện nay đang có hai loại ANN là FeedForward và Feedback.

I. FeedForward ANN

Mạng FeedForward ANN có luồng thông tin một chiều. Một đơn vị sẽ được sử dụng để gửi thông tin cho một đơn vị khác mà không nhận được bất kỳ thông tin nào. Ngoài ra, chúng sẽ không xuất hiện vòng phản hồi (gửi ngược thông tin về lại). Mô hình này thường được sử dụng để nhận dạng một mẫu cụ thể, vì chúng chứa các đầu vào và đầu ra cố định.

II. FeedBack ANN

Trong mạng Nơron nhân tạo này, chúng sẽ cho phép các vòng lặp phản hồi. Chúng ta thường sử dụng mô hình này trong các bộ nhớ có thể giải quyết nội dung.

Cách hoạt động của mạng Nơ ron nhân tạo ANN

Bạn có thể quan sát các sơ đồ cấu trúc liên kết chi tiết của mạng Nơron nhân tạo ANN. Trong sơ đồ này, mỗi mũi tên sẽ đại diện cho 1 kết nối giữa 2 tế bào thần kinh. Ngoài ra, chúng còn có thể sử dụng để mô tả con đường cho các luồng thông tin. Như bạn nhận thấy, mỗi liên kết đều có một trọng số là số nguyên, chúng ta sử dụng chúng để điều khiển tín hiệu giữa 2 tế bào thần kinh.

Nếu như đầu ra của ANN tốt, chúng ta không cần điều chỉnh trọng số. Ngược lại, nếu đầu ra không tốt như mong đợi, hệ thống sẽ cần phải thay đổi trọng lượng để cải thiện kết quả.

Ứng dụng của mạng thần kinh nhân tạo ANN 

Mạng thần kinh nhân tạo ANN được sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau. Các nhiệm vụ này có thể khó thực hiện với con người nhưng sẽ phù hợp hơn đối với máy móc. Ứng dụng của Artificial Neural Network theo đó có thể kể đến như: 

- Không gian vũ trụ: Chúng ta có thể sử dụng Artificial Neural Network cho các máy bay lái tự động. Chúng được sử dụng để phát hiện những lỗi còn sót trong máy bay.

- Quân sự: Chúng ta có thể sử dụng ANN trong quân đội theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như định hướng và sử dụng vũ khí, theo dõi mục tiêu.

- Thiết bị điện tử: Về cơ bản, chúng ta sẽ sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo ANN trong điện tử theo nhiều cách, ví dụ như dự đoán chuỗi mã, cách bố trí chip IC và phân tích lỗi chip.

- Y khoa: Ngành y tế có quá nhiều máy móc, và do đó, chúng ta có thể sử dụng ANN theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như phân tích tế bào ung thư, điện não đồ và phân tích điện tâm đồ.

- Giọng nói: Chúng ta có thể sử dụng Artificial Neural Network trong nhận dạng giọng nói và phân loại giọng nói.

- Viễn thông: Nhìn chung, trong ngành viễn thông thì Artificial Neural Network có nhiều ứng dụng khác nhau. Do đó, chúng ta sẽ sử dụng mạng nơron nhân tạo ANN theo nhiều cách, chẳng hạn như nén hình ảnh và dữ liệu, các dịch vụ thông tin tự động.

- Vận tải: Ứng dụng Artificial Neural Network có thể kể đến như xây dựng hệ thống chẩn đoán phanh xe tải hoặc hệ thống lập lịch trình cho xe di chuyển, hệ thống định tuyến.

- Phần mềm: Có thể sử dụng Artificial Neural Network trong nhận dạng mẫu, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng ký tự quang học,...

- Dự đoán chuỗi thời gian: Chúng ta sẽ sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo ANN để dự đoán thời gian hoặc là để đưa ra dự đoán về thiên tai.

>> Xem thêm: Công nghệ AI cho ngành bán lẻ

Mạng thần kinh nhân tạo ANN được sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Mạng thần kinh nhân tạo ANN được sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau

Tổng kết

Với bài viết này, hẳn bạn đã có thêm thông tin về mạng Nơ ron trong trí tuệ nhân tạo AI - Artificial Neural Network. Bên cạnh đó, bạn cũng đã tìm hiểu về các cấu trúc, phân loại cũng như nguyên tắc hoạt động của các mạng này.  Để tìm hiểu chi tiết hơn trong các thông tin liên quan hoặc cần tối ưu hệ thống CNTT tại doanh nghiệp, giúp tối ưu hiệu suất vận hành, quý khách hàng có thể liên hệ đến Viettel IDC ngay hôm nay.

Để tìm hiểu thêm về dịch vụ, vui lòng liên hệ đến Viettel IDC:

- Hotline: 1800.8088 (miễn phí cước gọi)

- Fanpage: https://www.facebook.com/viettelidc

- Website: https://viettelidc.com.vn


 Viettel IDC – Nhà cung cấp dẫn đầu về giải pháp Trung tâm dữ liệu và Điện toán đám mây tại Việt Nam

Tin liên quan

24/07/2025

Bí quyết tăng tốc website nhanh chóng và dễ dàng

Trong bài viết này, Viettel IDC sẽ hướng dẫn bạn những bí quyết giúp tăng tốc website nhanh chóng và hiệu quả, giúp tối ưu hiệu suất, tốc độ website của mình, hãy cùng điểm qua nhé.

23/07/2025

9 lý do doanh nghiệp cần chuyển từ VPS lên Cloud Server

Đều là máy chủ ảo nhưng hiện nay, Cloud Server đang được đánh giá cao hơn khi mang đến nhiều lợi ích vượt trội so với dịch vụ VPS.

23/07/2025

Ảo hóa máy chủ là gì? Tìm hiểu về ảo hóa VMWare

Ảo hóa đang là một trong những xu hướng hot hiện nay, và ảo hóa máy chủ cũng không ngoại lệ. Công nghệ này giúp chúng ta tiết kiệm chi phí và mang lại sự tiện lợi tối ưu. Trong bài viết này, Viettel IDC sẽ giới thiệu đến bạn khái niệm về ảo hóa máy chủ là gì, công nghệ VMWare có gì hot nhé! Hãy cùng Viettel IDC tìm hiểu kỹ hơn về các vấn đề này.

23/07/2025

Có nên sử dụng cheap VPS Windows không?

Dịch vụ máy chủ ảo VPS đang là một trong những lựa chọn phổ biến của nhiều doanh nghiệp và cá nhân hiện nay. Cùng với nhu cầu đó, nhiều cheap VPS Windows đã được ra đời để phục vụ nhu cầu cho người dùng. Tuy nhiên, chúng ta có nên sử dụng cheap VPS Windows hay không? Chúng có chất lượng đủ ổn định để đáp ứng nhu cầu của chúng ta không? Hãy cùng Viettel IDC tìm hiểu kỹ hơn thông qua bài viết bên dưới nhé!

22/01/2025

NLP là gì? Tìm hiểu về lập trình ngôn ngữ tư duy

NLP - Natural Language Processing (lập trình ngôn ngữ tư duy) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), giúp máy tính nhận diện, hiểu và tạo ra văn bản hoặc lời nói giống như con người.

30/01/2025

Mã hóa đầu cuối là gì? Cách thức hoạt động và ưu nhược điểm

Mã hóa đầu cuối, hay End-to-End Encryption (E2EE) là thuật ngữ mô tả quá trình dữ liệu được mã hoá khi rời khỏi thiết bị của người dùng, hoặc trước khi được truyền đi/lưu trữ ở một nơi bất kỳ

15/01/2025

Cloud Adoption là gì? Lưu ý khi lựa chọn cho doanh nghiệp

Cloud Adoption là quá trình doanh nghiệp chuyển đổi từ việc sử dụng cơ sở hạ tầng CNTT truyền thống sang sử dụng các dịch vụ điện toán đám mây bao gồm việc lưu trữ dữ liệu, vận hành

28/01/2025

Dịch vụ thuê kênh riêng quốc tế IPLC tin cậy, hiệu quả

IPLC (International Private Leased Circuit), hay kênh thuê riêng quốc tế là dịch vụ cung cấp kết nối mạng trực tiếp và riêng tư giữa hai địa điểm khác nhau, thường là hai quốc gia, lãnh thổ

23/01/2025

So sánh sự khác nhau giữ băng thông và độ trễ

Băng thông và độ trễ đóng vai trò then chốt trong việc đánh giá và tối ưu hiệu suất mạng. Nhưng bạn đã thực sự hiểu rõ sự khác biệt giữa hai yếu tố này chưa?

22/01/2025

Virtual Desktop là gì? Vai trò và tầm quan trọng

Virtual Desktop là một không gian làm việc ảo, không chạy trực tiếp trên phần cứng của thiết bị người dùng mà thay vào đó hoạt động thông qua phần mềm cài đặt trên thiết bị đó