Thành công của Trí tuệ nhân tạo trong vài năm qua có thể được quy trực tiếp cho mạng lưới thần kinh sâu. Từ nhận dạng hình ảnh đến máy điều nhiệt thông minh và ô tô tự lái, AI có quyền truy cập vào mọi thứ, kể cả điện thoại thông minh của bạn. Đó là cách mạng lưới thần kinh phổ quát đã trở thành. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều lo ngại rằng một số nguyên tắc sống còn của hệ thống này có thể không khắc phục được các vấn đề chính mà AI phải đối mặt. Điều này có nghĩa là mạng nơ-ron “truyền thống” có thể rời khỏi thị trường và có thể được thay thế bằng thứ gì đó tiên tiến hơn, tức là mạng nơ-ron “viên nang”.
Mạng nơ-ron truyền thống/nhân tạo là gì và cách thức hoạt động của mạng này?
Quay lại những ngày còn đi học, bạn hẳn đã kiểm tra mô phỏng của một tế bào thần kinh sinh học duy nhất của một bộ não. Nó giải thích quá trình luồng thông tin từ nhiều hướng khác nhau, được tích lũy và xử lý trong nơ-ron và từ đó, kết quả chảy ra. Quá trình này cung cấp cho tế bào thần kinh khả năng phản ứng dựa trên mô hình đã học trước đó. Khoa học đã tái tạo quá trình này bằng cách tạo ra một cấu trúc xử lý thông tin giống như một tế bào thần kinh sinh học. Thay vào đó, mạng nơ ron công nghệ dựa trên toán học, nơi thông tin đi qua nơ ron nhân tạo và từ đó kết quả chảy ra. Quá trình này hiện đã trở thành một công thức toán học và được sử dụng để giải các bài toán đơn giản.
Nguồn:ptgrey
Đối với bộ não, sức mạnh của mạng nơ ron nhân tạo đang kết nối các tập hợp mạng lại với nhau theo từng lớp. Khi bạn kết nối chúng theo lớp, công thức toán học sẽ trở thành một thứ giống như đa thức nhiều chiều. Điều này cho phép các vấn đề phức tạp như bề mặt giải pháp 3d, được phát hiện, giải quyết và sử dụng vì lợi ích của chúng tôi. Như trước đây, thông tin chảy vào và kết quả chảy ra nhưng lần này đầu vào chảy qua lớp thứ hai là đầu ra của lớp đầu tiên. Bước chính xác này cho một lớp đơn giản được lặp lại cho từng lớp của mạng thần kinh. Đây là cách mạng thần kinh nhân tạo hoạt động.
Xem thêm: Chúng ta có nên dạy nhân loại cho máy móc không?
Mạng Capsule là gì và chúng hoạt động như thế nào?
Đây là một loại mạng thần kinh mới bao gồm các viên nang. Ở đây, các cụm nhỏ của mỗi tế bào thần kinh được kết nối với một phần cụ thể. Để hiểu khái niệm này, hãy tưởng tượng một bức tranh bao gồm các thành phần khác nhau được kết nối với nơ-ron tương ứng của chúng. Hoạt động của mỗi nơ-ron xác định các đặc điểm của thành phần hình ảnh và mỗi viên nang chịu trách nhiệm nhận dạng một thành phần duy nhất.
Nguồn:robohub
Capsule Networks là một mạng gồm các nhóm nơ-ron, trong đó mỗi nơ-ron đại diện cho một thực thể độc lập có thể nhận dạng của một hình ảnh. Capsule Network được xây dựng để khắc phục những bất cập của Convolutional Neural Networks (CNN). Ví dụ:Mạng Capsule chỉ định hướng, bản địa hóa và vị trí chính xác của từng thành phần trong một hình ảnh, điều không có trong Mạng nơ-ron truyền thống.
Ứng dụng của mạng Capsule
Hạn chế chính của Mạng nơ-ron truyền thống là thị giác máy tính. Capsule Network nhằm giải quyết vấn đề này, trên thực tế, toàn bộ ý tưởng phát triển Capsule Network là để giải quyết vấn đề này.
Mạng nơ-ron truyền thống hiện đang phải đối mặt với các vấn đề trong việc nhận dạng hình ảnh có ít dữ liệu hơn hoặc phát hiện sự ngẫu nhiên theo ngữ cảnh giữa các thành phần trong hình ảnh. Capsule Network có thể là người giải quyết vấn đề tại đây.
Xem thêm: Ngôn ngữ lập trình nào tốt nhất cho máy AI?
Mạng nơ-ron truyền thống trải qua một lượng lớn nguồn dữ liệu để tìm hiểu trong khi việc điều chỉnh Mạng con nhộng thì khác.
Trong khi một số tuyên bố rằng Capsule, Network hứa hẹn sự ra đi của Mạng nơ-ron truyền thống, nhiều nhà nghiên cứu đã chỉ ra các phạm vi ứng dụng mà các mạng này có thể không hoạt động tốt. Cho đến lúc đó, chúng ta chỉ có thể chờ đợi và xem. Đây là tất cả về Mạng nơ-ron, nếu bạn có điều gì muốn chia sẻ, vui lòng bình luận ở phần bên dưới.