Các ứng dụng của mạng thần kinh

Trước khi nghiên cứu các lĩnh vực mà ANN đã được sử dụng rộng rãi, chúng ta cần hiểu tại sao ANN lại là lựa chọn ứng dụng ưu tiên.

Tại sao lại sử dụng mạng thần kinh nhân tạo?

Chúng ta cần hiểu câu trả lời cho câu hỏi trên bằng một ví dụ về một con người. Khi còn nhỏ, chúng ta thường học những điều với sự giúp đỡ của người lớn tuổi, bao gồm cả cha mẹ hoặc giáo viên của chúng ta. Sau đó bằng cách tự học hoặc thực hành chúng ta tiếp tục học trong suốt cuộc đời. Các nhà khoa học và nhà nghiên cứu cũng đang làm cho cỗ máy trở nên thông minh giống như con người và ANN cũng đóng một vai trò rất quan trọng do những lý do sau:

• Với sự trợ giúp của mạng nơ-ron, chúng ta có thể tìm ra lời giải cho những vấn đề như vậy mà phương pháp thuật toán nào đắt tiền hoặc không tồn tại.

• Mạng nơ-ron có thể học theo ví dụ, do đó chúng ta không cần phải lập trình nó nhiều.

• Mạng nơron có độ chính xác và tốc độ nhanh hơn đáng kể so với tốc độ thông thường.

Lĩnh vực ứng dụng

Tiếp theo là một số lĩnh vực mà ANN đang được sử dụng. Nó gợi ý rằng ANN có một cách tiếp cận liên ngành trong quá trình phát triển và ứng dụng của nó.

Nhận dạng giọng nói

Lời nói chiếm một vai trò nổi bật trong tương tác giữa con người với con người. Do đó, mọi người mong đợi giao diện giọng nói với máy tính là điều tự nhiên. Trong thời đại hiện nay, để giao tiếp với máy móc, con người vẫn cần những ngôn ngữ phức tạp, khó học và khó sử dụng. Để giảm bớt rào cản giao tiếp này, một giải pháp đơn giản có thể là giao tiếp bằng ngôn ngữ nói mà máy móc có thể hiểu được.

Tuy nhiên, lĩnh vực này đã đạt được nhiều tiến bộ vượt bậc, tuy nhiên, những hệ thống kiểu như vậy vẫn đang phải đối mặt với vấn đề hạn chế về từ vựng hoặc ngữ pháp cùng với vấn đề đào tạo lại hệ thống cho những người nói khác nhau trong những điều kiện khác nhau. ANN đang đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực này. Các ANN sau đã được sử dụng để nhận dạng giọng nói -

• Mạng nhiều lớp

• Mạng nhiều lớp có kết nối lặp lại

• Bản đồ tính năng tự tổ chức của Kohonen

Mạng hữu ích nhất cho việc này là bản đồ tính năng Tự tổ chức của Kohonen, có đầu vào là các đoạn ngắn của dạng sóng giọng nói. Nó sẽ ánh xạ cùng một loại âm vị với mảng đầu ra, được gọi là kỹ thuật trích xuất đặc trưng. Sau khi trích xuất các tính năng, với sự trợ giúp của một số mô hình âm thanh như xử lý back-end, nó sẽ nhận ra lời nói.

Nhận dạng ký tự

Đây là một vấn đề thú vị thuộc lĩnh vực chung của Nhận dạng mẫu. Nhiều mạng nơ-ron đã được phát triển để tự động nhận dạng các ký tự viết tay, cả chữ cái hoặc chữ số. Sau đây là một số ANN đã được sử dụng để nhận dạng ký tự -

• Mạng nơ-ron đa lớp chẳng hạn như mạng nơ-ron lan truyền ngược.
• Neocognitron

Mặc dù mạng nơ-ron lan truyền ngược có một số lớp ẩn, nhưng mô hình kết nối từ lớp này sang lớp tiếp theo được bản địa hóa. Tương tự, neocognitron cũng có một số lớp ẩn và quá trình đào tạo của nó được thực hiện từng lớp cho các loại ứng dụng như vậy.

Ứng dụng Xác minh Chữ ký

Chữ ký là một trong những cách hữu ích nhất để ủy quyền và xác thực một người trong các giao dịch hợp pháp. Kỹ thuật xác minh chữ ký là một kỹ thuật không dựa trên thị lực.

Đối với ứng dụng này, cách tiếp cận đầu tiên là trích xuất đối tượng địa lý hay đúng hơn là tập hợp đặc điểm hình học đại diện cho chữ ký. Với các bộ tính năng này, chúng ta phải đào tạo mạng nơ-ron bằng cách sử dụng một thuật toán mạng nơ-ron hiệu quả. Mạng nơ-ron được đào tạo này sẽ phân loại chữ ký là thật hay giả mạo trong giai đoạn xác minh.

Nhận dạng khuôn mặt người

Nó là một trong những phương pháp sinh trắc học để xác định khuôn mặt đã cho. Đây là một nhiệm vụ điển hình vì đặc điểm của hình ảnh "không có khuôn mặt". Tuy nhiên, nếu một mạng nơron được đào tạo tốt, thì nó có thể được chia thành hai lớp: hình ảnh có khuôn mặt và hình ảnh không có khuôn mặt.

Đầu tiên, tất cả các hình ảnh đầu vào phải được xử lý trước. Sau đó, kích thước của hình ảnh đó phải được giảm bớt. Và, cuối cùng nó phải được phân loại bằng cách sử dụng thuật toán huấn luyện mạng nơ-ron. Các mạng nơron sau được sử dụng cho mục đích đào tạo với hình ảnh được xử lý trước -

• Được đào tạo mạng nơ-ron truyền tới nhiều lớp được kết nối đầy đủ với sự trợ giúp của thuật toán lan truyền ngược.

• Để giảm kích thước, phân tích thành phần chính (PCA) được sử dụng.