Perceptron và mạng nơ-ron: Các nguyên tắc cơ bản của thị giác máy tính

Trong vài thập kỷ qua, mạng nơ-ron đã trở thành nền tảng của nhiều cải tiến trí tuệ nhân tạo (AI) quan trọng. Mạng nơ-ron là các mô hình tính toán cố gắng mô phỏng các chức năng phức tạp của não người. Chúng giúp máy học từ dữ liệu và nhận dạng các mẫu để đưa ra quyết định sáng suốt. Bằng cách đó, chúng cho phép các lĩnh vực phụ của AI như thị giác máy tính và học sâu trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe , tài chính và xe tự lái . 

Hiểu được cách thức hoạt động của mạng nơ-ron có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về "hộp đen" là AI, giúp làm sáng tỏ cách công nghệ tiên tiến được tích hợp vào các chức năng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá mạng nơ-ron là gì, chúng hoạt động như thế nào và chúng đã phát triển như thế nào qua nhiều năm. Chúng ta cũng sẽ xem xét vai trò của chúng trong các ứng dụng thị giác máy tính . Hãy bắt đầu nào!

Perceptron trong AI là gì?

Trước khi thảo luận chi tiết về mạng nơ-ron, chúng ta hãy xem xét perceptron. Chúng là loại mạng nơ-ron cơ bản nhất và là nền tảng để xây dựng các mô hình phức tạp hơn. 

Perceptron là một thuật toán học máy tuyến tính được sử dụng cho học có giám sát (học từ dữ liệu đào tạo được gắn nhãn ). Nó cũng được gọi là mạng nơ-ron một lớp và thường được sử dụng cho các tác vụ phân loại nhị phân phân biệt giữa hai lớp dữ liệu. Nếu bạn đang cố gắng hình dung một perceptron, bạn có thể nghĩ về nó như một nơ-ron nhân tạo duy nhất. 

‍

Hiểu cách thức hoạt động của Perceptron

Một perceptron có thể tiếp nhận nhiều đầu vào, kết hợp chúng với trọng số, quyết định chúng thuộc loại nào và hoạt động như một người ra quyết định đơn giản. Nó bao gồm bốn tham số chính: giá trị đầu vào (còn gọi là nút), weights and biases , tổng ròng và hàm kích hoạt. 

Sau đây là cách thức hoạt động:

• Đầu vào và trọng số : Giả sử bạn có một số thông tin (đầu vào) và mỗi thông tin có một trọng số cho biết mức độ quan trọng của thông tin đó. Ngoài ra, độ lệch giúp perceptron linh hoạt hơn trong việc đưa ra quyết định.
• Tính tổng có trọng số : Perceptron nhân mỗi đầu vào với trọng số của nó, sau đó cộng tất cả lại với nhau, bao gồm cả độ lệch, để đưa ra tổng có trọng số.
• Đưa ra quyết định : Sau đó, perceptron sử dụng hàm kích hoạt để xác định đầu ra cuối cùng. Nó lấy tổng có trọng số và quyết định xem perceptron có nên kích hoạt hay không. Trong trường hợp đơn giản nhất, hàm kích hoạt là hàm bước cung cấp đầu ra là một nếu tổng có trọng số vượt quá ngưỡng nhất định và bằng không nếu không. Vì vậy, đầu vào có trọng số được chuyển đổi thành quyết định có hoặc không.
• Học và cải thiện : Nếu perceptron mắc lỗi, nó sẽ điều chỉnh trọng số để cố gắng cải thiện lần sau. Quá trình này giúp mô hình học hỏi từ những lỗi của nó.

‍

Vai trò của Perceptron trong thị giác máy tính

Perceptron đóng vai trò quan trọng trong việc giúp chúng ta hiểu được những điều cơ bản của thị giác máy tính . Chúng là nền tảng của mạng nơ-ron tiên tiến . Không giống như perceptron, mạng nơ-ron không bị giới hạn ở một lớp duy nhất. Chúng được tạo thành từ nhiều lớp perceptron được kết nối với nhau, cho phép chúng học các mẫu phi tuyến tính phức tạp. Mạng nơ-ron có thể xử lý các tác vụ nâng cao hơn và tạo ra cả đầu ra nhị phân và liên tục. Ví dụ, mạng nơ-ron có thể được sử dụng cho các tác vụ thị giác máy tính nâng cao như phân đoạn thể hiện và ước tính tư thế .

Sự phát triển của công nghệ thị giác máy tính từ mạng nơ-ron

Lịch sử của mạng nơ-ron đã có từ nhiều thập kỷ trước và đầy rẫy những nghiên cứu và khám phá thú vị. Chúng ta hãy cùng xem xét kỹ hơn một số sự kiện quan trọng này. 

Sau đây là cái nhìn nhanh về những cột mốc ban đầu:

• Những năm 1940: Warren McCulloch và Walter Pitts đã phát triển một mạch điện đơn giản để mô phỏng cách thức hoạt động của não. 
• 1958: Rosenblatt giới thiệu perceptron.
• Những năm 1970: Paul Werbos đưa ra khái niệm truyền ngược (một phương pháp đào tạo giúp mạng nơ-ron học bằng cách giảm thiểu sự khác biệt giữa kết quả dự đoán và kết quả thực tế). Truyền ngược giúp đào tạo được mạng nơ-ron nhiều lớp và mở đường cho học sâu. 
• Những năm 1980: Các nhà nghiên cứu như Geoffrey Hinton và Yann LeCun đã nghiên cứu về chủ nghĩa kết nối, tức là về cách các mạng lưới các đơn vị được kết nối với nhau có thể hình thành nên các quá trình nhận thức. Công trình của họ đã đặt nền tảng cho các mạng nơ-ron hiện đại.
• Những năm 1990: Jürgen Schmidhuber và Sepp Hochreiter đề xuất mạng bộ nhớ dài hạn ngắn (LSTM) đã trở nên thiết yếu cho các nhiệm vụ liên quan đến dự đoán trình tự.

‍

Khi chúng ta bước vào thế kỷ 21, nghiên cứu về mạng nơ-ron đã cất cánh, dẫn đến những tiến bộ thậm chí còn lớn hơn. Vào những năm 2000, công trình của Hinton về máy Boltzmann hạn chế - một loại mạng nơ-ron tìm ra các mẫu trong dữ liệu - đã đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy học sâu. Nó giúp đào tạo mạng sâu dễ dàng hơn, giúp vượt qua các thách thức với các mô hình phức tạp và làm cho học sâu thực tế và hiệu quả hơn.

Sau đó, vào những năm 2010, nghiên cứu đã tăng tốc nhanh chóng do sự gia tăng của dữ liệu lớn và điện toán song song . Một điểm nổi bật trong thời gian này là chiến thắng của AlexNet trong cuộc thi ImageNet (năm 2012). AlexNet , một mạng nơ-ron tích chập sâu, là một bước đột phá lớn vì nó cho thấy sức mạnh của việc học sâu đối với các tác vụ thị giác máy tính , như nhận dạng hình ảnh chính xác . Nó đã giúp thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của AI trong nhận dạng hình ảnh. 

Ngày nay, mạng nơ-ron đang phát triển với những cải tiến mới như máy biến áp , rất tuyệt vời để hiểu các chuỗi, và mạng nơ-ron đồ thị, hoạt động tốt với các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Các kỹ thuật như học chuyển giao - sử dụng mô hình được đào tạo trên một nhiệm vụ cho nhiệm vụ khác - và học tự giám sát , trong đó các mô hình học mà không cần dữ liệu được gắn nhãn , cũng đang mở rộng những gì mạng nơ-ron có thể làm.

Hiểu về mạng nơ-ron: Những điều cơ bản

Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu cơ bản, hãy cùng tìm hiểu mạng nơ-ron chính xác là gì. Mạng nơ-ron là một loại mô hình máy học sử dụng các nút hoặc nơ-ron được kết nối với nhau trong một cấu trúc phân lớp giống như não người. Các nút hoặc nơ-ron này xử lý và học hỏi từ dữ liệu, giúp chúng có thể thực hiện các tác vụ như nhận dạng mẫu . Ngoài ra, mạng nơ-ron có khả năng thích ứng, vì vậy chúng có thể học hỏi từ những sai lầm của mình và cải thiện theo thời gian. Điều này giúp chúng có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt , chính xác hơn.

‍

Mạng nơ-ron được tạo thành từ nhiều bộ xử lý hoạt động song song, được tổ chức thành các lớp. Chúng bao gồm một lớp đầu vào, một lớp đầu ra và một số lớp ẩn ở giữa. Lớp đầu vào nhận dữ liệu thô, tương tự như cách các dây thần kinh thị giác của chúng ta tiếp nhận thông tin thị giác. Sau đó, mỗi lớp truyền đầu ra của nó đến lớp tiếp theo, thay vì làm việc trực tiếp với đầu vào ban đầu, giống như cách các nơ-ron trong não gửi tín hiệu từ lớp này sang lớp khác. Lớp cuối cùng tạo ra đầu ra của mạng. Sử dụng quy trình này, mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) có thể học cách thực hiện các tác vụ thị giác máy tính như phân loại hình ảnh.

Ứng dụng công nghiệp của mạng nơ-ron trong thị giác máy tính

Sau khi hiểu được mạng nơ-ron là gì và chúng hoạt động như thế nào, chúng ta hãy xem xét một ứng dụng thể hiện tiềm năng của mạng nơ-ron trong thị giác máy tính.

Kiểm tra đường dây điện trong ngành năng lượng

Mạng nơ-ron tạo thành cơ sở cho các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 và có thể được sử dụng để kiểm tra trực quan các đường dây điện bằng máy bay không người lái. Ngành công nghiệp tiện ích phải đối mặt với những thách thức về mặt hậu cần khi kiểm tra và bảo trì mạng lưới đường dây điện rộng lớn của họ. Những đường dây này thường trải dài khắp mọi nơi, từ các khu vực đô thị đông đúc đến những vùng đất xa xôi, hiểm trở . Theo truyền thống, các cuộc kiểm tra này được thực hiện bởi một đội mặt đất. Mặc dù hiệu quả, nhưng các phương pháp thủ công này tốn kém, tốn thời gian và có thể khiến người lao động tiếp xúc với các mối nguy hiểm về môi trường và điện. Nghiên cứu cho thấy công việc đường dây tiện ích nằm trong số mười công việc nguy hiểm nhất ở Hoa Kỳ, với tỷ lệ tử vong hàng năm là 30 đến 50 công nhân trên 100.000 người.

Tuy nhiên, công nghệ kiểm tra bằng máy bay không người lái có thể biến các cuộc kiểm tra trên không thành một lựa chọn thiết thực và tiết kiệm chi phí hơn. Công nghệ tiên tiến cho phép máy bay không người lái bay xa hơn mà không cần thay pin thường xuyên trong quá trình kiểm tra. Nhiều máy bay không người lái hiện được tích hợp AI và có các tính năng tránh chướng ngại vật tự động và khả năng phát hiện lỗi tốt hơn. Các tính năng này cho phép chúng kiểm tra các khu vực đông đúc với nhiều đường dây điện và chụp ảnh chất lượng cao từ khoảng cách xa hơn. Nhiều quốc gia đang áp dụng việc sử dụng máy bay không người lái và thị giác máy tính cho các nhiệm vụ kiểm tra đường dây điện. Ví dụ, ở Estonia, 100% tất cả các cuộc kiểm tra đường dây điện đều được thực hiện bằng các máy bay không người lái như vậy .

‍

Những điểm chính 

Mạng nơ-ron đã đi một chặng đường dài từ nghiên cứu đến ứng dụng và đã trở thành một phần quan trọng của những tiến bộ công nghệ hiện đại. Chúng cho phép máy móc học hỏi, nhận dạng các mẫu và đưa ra quyết định sáng suốt bằng cách sử dụng những gì chúng đã học được. Từ chăm sóc sức khỏe và tài chính đến xe tự hành và sản xuất, những mạng lưới này đang thúc đẩy sự đổi mới và chuyển đổi các ngành công nghiệp. Khi chúng ta tiếp tục khám phá và tinh chỉnh các mô hình mạng nơ-ron, tiềm năng của chúng trong việc xác định lại nhiều khía cạnh hơn nữa trong cuộc sống hàng ngày và hoạt động kinh doanh của chúng ta ngày càng trở nên rõ ràng hơn.

Để khám phá thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀