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

Bình luận ()

Đăng nhập | Đăng ký
để gửi bình luận
Ý kiến của bạn sẽ được xét duyệt trước khi đăng.
Ý kiến của bạn sẽ được xét duyệt trước khi đăng.
Ý kiến của bạn sẽ được xét duyệt trước khi đăng.
Xem thêm bình luận

Tin liên quan

29/09/2026

"SOVEREIGN CLOUD" VÀ NGHỊCH LÝ CHUYỂN ĐỔI SỐ: GIẢI MÃ BÀI TOÁN TUÂN THỦ CHO NGÀNH TÀI CHÍNH & CHÍNH PHỦ

Các tổ chức thuộc nhóm ngành trọng yếu như tài chính, ngân hàng (BFSI) và cơ quan nhà nước đang khao khát hiện đại hóa hệ thống IT (chuyển đổi sang kiến trúc Microservices, sử dụng Container/Kubernetes) để tăng tốc độ triển khai dịch vụ và nâng cao trải nghiệm người dùng. Tuy nhiên, họ lại đang vấp phải một "nghịch lý" lớn: Càng muốn áp dụng công nghệ Cloud hiện đại, rào cản về tuân thủ pháp lý và an toàn thông tin càng trở nên khắt khe.

29/09/2026

BÀI TOÁN "NOISY NEIGHBOR" TRÊN CLOUD VÀ CHIẾN LƯỢC TỐI ƯU HIỆU NĂNG CHO HỆ THỐNG CỐT LÕI

Trong kỷ nguyên mà dữ liệu là "dầu mỏ mới", việc vận hành các hệ thống xương sống (Core ERP, Core Banking) hay các workload tính toán chuyên sâu (AI, Machine Learning, Datalake) đòi hỏi năng lực phần cứng vô cùng mạnh mẽ.

27/09/2026

"BÃO GIÁ" HẠ TẦNG CNTT VÀ BÀI TOÁN SỐNG CÒN CỦA DOANH NGHIỆP: VÌ SAO PRIVATE CLOUD DẠNG DỊCH VỤ LÊN NGÔI?

Làn sóng bùng nổ hạ tầng AI toàn cầu đang tạo ra một "cơn địa chấn" về giá phần cứng máy chủ, chip nhớ DRAM, ổ cứng doanh nghiệp và chi phí năng lượng. Đứng trước áp lực phải chuyển đổi số nhưng lại vấp phải bài toán chi phí đầu tư (CapEx) đắt đỏ cùng thời gian giao hàng kéo dài hàng tháng, các nhà quản trị công nghệ (CIO) và tài chính (CFO) đang tìm kiếm một hướng đi mới: Không cần bỏ hàng tỷ đồng mua sắm hạ tầng mà vẫn sở hữu riêng một hệ thống Private Cloud hoàn chỉnh, an toàn và sẵn sàng vận hành ngay lập tức.

29/09/2026

Digital Workplace là gì? Xu hướng môi trường làm việc số cho doanh nghiệp

Digital Workplace là gì? Khám phá mô hình vận hành, thành phần, lợi ích, ứng dụng, thách thức và xu hướng môi trường làm việc số cho doanh nghiệp.

29/09/2026

Lỗ hổng Shellshock là gì? Cơ chế, tác động và cách khắc phục

Lỗ hổng Shellshock (CVE-2014-6271) trong Bash là gì, vì sao nghiêm trọng? Tìm hiểu nguyên nhân, hệ thống bị ảnh hưởng và cách kiểm tra, vá lỗi.

29/09/2026

Scratch là gì? Cách hoạt động, ứng dụng và đối tượng phù hợp

Scratch là gì? Tìm hiểu cách lập trình bằng khối lệnh, các khái niệm có thể học, ứng dụng thực tế và sự khác nhau giữa Scratch với ScratchJr.

29/09/2026

Phân biệt các loại Web Hosting: Đâu là lựa chọn phù hợp cho website?

Phân biệt các loại Web Hosting và tìm hiểu cách mỗi mô hình hoạt động, từ đó lựa chọn giải pháp phù hợp với nhu cầu, quy mô và định hướng phát triển website.

29/09/2026

Website có cần hosting không? Giải đáp chi tiết từ A-Z

Website có cần hosting không? Tìm hiểu vai trò của hosting, domain và các trường hợp cần và không cần mua hosting riêng cho website.

29/09/2026

Top nhà cung cấp dịch vụ Cloud Camera uy tín tại Việt Nam

Top nhà cung cấp dịch vụ Cloud Camera uy tín tại Việt Nam, cùng tiêu chí lựa chọn và những lưu ý quan trọng trước khi đăng ký dịch vụ.

28/09/2026

Trigger là gì trong DBMS? Cách hoạt động, các loại phổ biến và ứng dụng

Trigger là gì trong DBMS? Tìm hiểu cách trigger hoạt động, các loại phổ biến, ví dụ minh họa, ưu nhược điểm và khi nào nên sử dụng.