Nội dung bài viết
Neutron Network là gì?
Neutron Network là một chuỗi các thuật toán cố gắng nhận ra các mối quan hệ cơ bản trong một tập hợp dữ liệu thông qua một quá trình bắt chước cách thức hoạt động của bộ não con người. Theo nghĩa này, Neutron Network đề cập đến các hệ thống tế bào thần kinh, có bản chất hữu cơ hoặc nhân tạo.
Neutron Network có thể thích ứng với việc thay đổi đầu vào; do đó mạng tạo ra kết quả tốt nhất có thể mà không cần thiết kế lại tiêu chí đầu ra. Khái niệm Neutron Network, có nguồn gốc từ trí tuệ nhân tạo, đang nhanh chóng trở nên phổ biến trong quá trình phát triển hệ thống giao dịch.
Hiểu Neutron Network
Neutron Network, trong thế giới tài chính, hỗ trợ phát triển các quy trình như dự báo chuỗi thời gian, giao dịch thuật toán, phân loại chứng khoán, mô hình rủi ro tín dụng và xây dựng các chỉ số độc quyền và các công cụ phái sinh giá.
Neutron Network hoạt động tương tự như Neutron Network của bộ não con người. “Nơ-ron” trong mạng nơ-ron là một hàm toán học thu thập và phân loại thông tin theo một kiến trúc cụ thể. Mạng này rất giống với các phương pháp thống kê như khớp đường cong và phân tích hồi quy.
Một Neutron Network chứa các lớp nút được kết nối với nhau. Mỗi nút được gọi là perceptron và tương tự như hồi quy tuyến tính bội. Perceptron cung cấp tín hiệu được tạo ra bởi hồi quy tuyến tính bội vào hàm kích hoạt có thể phi tuyến.
Lịch sử của Neutron Network
Mặc dù khái niệm về máy móc tích hợp có khả năng suy nghĩ đã tồn tại từ nhiều thế kỷ, nhưng Neutron Network đã đạt được những bước tiến lớn nhất trong 100 năm qua. Năm 1943, Warren McCulloch và Walter Pitts từ Đại học Illinois và Đại học Chicago đã xuất bản cuốn “Tính toán logic về các ý tưởng nội tại trong hoạt động thần kinh”. Nghiên cứu đã phân tích cách bộ não có thể tạo ra các mô hình phức tạp và có thể được đơn giản hóa thành cấu trúc logic nhị phân chỉ với các kết nối đúng/sai.
Frank Rosenblatt từ Phòng thí nghiệm Hàng không Cornell được ghi nhận là người đã phát triển perceptron vào năm 1958. Nghiên cứu của ông đã đưa trọng số vào công trình của McColloch và Pitt, và Rosenblatt đã tận dụng công trình của mình để chứng minh cách máy tính có thể sử dụng Neutron Network để phát hiện các hình ảnh và đưa ra suy luận.
Sau một thời gian nghiên cứu cạn kiệt (phần lớn là do thiếu kinh phí) trong những năm 1970. Sau đó, Jon Hopfield trình bày Hopfield Net, một bài báo về Neutron Network tái phát vào năm 1982. Ngoài ra, khái niệm lan truyền ngược lại xuất hiện và nhiều nhà nghiên cứu bắt đầu hiểu được tiềm năng của nó đối với Neutron Network. Paul Werbos thường được ghi nhận là người có đóng góp chính trong thời gian này cho luận án Tiến sĩ của mình.
Gần đây nhất, các dự án Neutron Network cụ thể hơn đang được tạo ra cho các mục đích trực tiếp. Ví dụ, Deep Blue, do IBM phát triển, đã chinh phục thế giới cờ vua bằng cách nâng cao khả năng xử lý các phép tính phức tạp của máy tính. Mặc dù được công chúng biết đến nhờ việc đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới, những loại máy này cũng được tận dụng để khám phá ra loại thuốc mới, xác định phân tích xu hướng thị trường tài chính và thực hiện các phép tính khoa học quy mô lớn.
Multi-Layered Perceptron
Trong Multi-Layered Perceptron nhiều lớp (MLP), các perceptron được sắp xếp thành các lớp liên kết với nhau. Lớp đầu vào thu thập các mẫu đầu vào. Lớp đầu ra có các phân loại hoặc tín hiệu đầu ra mà các mẫu đầu vào có thể ánh xạ tới. Ví dụ: các mẫu có thể bao gồm danh sách số lượng cho các chỉ báo kỹ thuật về chứng khoán; kết quả đầu ra tiềm năng có thể là “mua”, “giữ” hoặc “bán”.
Các lớp ẩn tinh chỉnh trọng số đầu vào cho đến khi sai số của Neutron Network là tối thiểu. Người ta đưa ra giả thuyết rằng các lớp ẩn ngoại suy các đặc điểm nổi bật trong dữ liệu đầu vào có khả năng dự đoán về đầu ra. Điều này mô tả việc trích xuất tính năng, thực hiện một tiện ích tương tự như các kỹ thuật thống kê như phân tích thành phần chính.
Các loại Neutron Network
Neutron Network chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu
Mạng nơ-ron chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu là một trong những loại mạng nơ-ron đơn giản hơn. Nó truyền tải thông tin theo một hướng thông qua các nút đầu vào; thông tin này tiếp tục được xử lý theo hướng duy nhất này cho đến khi đạt đến chế độ đầu ra. Neutron Network chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu có thể có các lớp ẩn về chức năng và loại này thường được sử dụng nhất cho các công nghệ nhận dạng khuôn mặt.
Neutron Network lặp lại
Một loại Neutron Network phức tạp hơn, Neutron Network lặp lại lấy đầu ra của nút xử lý và truyền thông tin trở lại mạng. Điều này dẫn đến việc “học tập” lý thuyết và cải thiện mạng lưới. Mỗi nút lưu trữ các quy trình lịch sử và các quy trình lịch sử này sẽ được sử dụng lại trong quá trình xử lý trong tương lai.
Điều này trở nên đặc biệt quan trọng đối với các mạng trong đó dự đoán không chính xác; hệ thống sẽ cố gắng tìm hiểu lý do tại sao kết quả đúng lại xảy ra và điều chỉnh cho phù hợp. Loại Neutron Network này thường được sử dụng trong các ứng dụng chuyển văn bản thành giọng nói.
Neutron Network tích chập
Mạng nơ-ron tích chập, còn được gọi là ConvNets hoặc CNN, có một số lớp trong đó dữ liệu được sắp xếp thành các danh mục. Các mạng này có một lớp đầu vào, một lớp đầu ra và vô số lớp tích chập ẩn ở giữa. Các lớp tạo bản đồ đặc trưng ghi lại các khu vực của hình ảnh được chia nhỏ hơn nữa cho đến khi chúng tạo ra kết quả đầu ra có giá trị. Các lớp này có thể được gộp lại hoặc kết nối hoàn toàn và các mạng này đặc biệt có lợi cho các ứng dụng nhận dạng hình ảnh.
Neutron Network giải mã
Mạng nơ ron giải mã đơn giản hoạt động ngược lại với mạng nơ ron tích chập. Ứng dụng của mạng là phát hiện các mục có thể được coi là quan trọng trong mạng nơ ron tích chập. Những mục này có thể đã bị loại bỏ trong quá trình thực thi mạng nơ-ron tích chập. Loại Neutron Network này cũng được sử dụng rộng rãi để phân tích hoặc xử lý hình ảnh.
Neutron Network mô-đun
Neutron Network mô-đun chứa một số mạng hoạt động độc lập với nhau. Các mạng này không tương tác với nhau trong quá trình phân tích. Thay vào đó, các quy trình này được thực hiện để cho phép các quy trình tính toán phức tạp, phức tạp được thực hiện hiệu quả hơn. Tương tự như các ngành công nghiệp mô-đun khác như bất động sản mô-đun, mục tiêu của tính độc lập của mạng là để mỗi mô-đun chịu trách nhiệm về một phần cụ thể của bức tranh tổng thể lớn hơn.
Ứng dụng của Neutron Network
Neutron Network được sử dụng rộng rãi, với các ứng dụng cho hoạt động tài chính, lập kế hoạch doanh nghiệp, giao dịch, phân tích kinh doanh và bảo trì sản phẩm. Neutron Network cũng đã được áp dụng rộng rãi trong các ứng dụng kinh doanh như dự báo và giải pháp nghiên cứu tiếp thị, phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro.
Neutron Network đánh giá dữ liệu giá và tìm ra cơ hội đưa ra quyết định giao dịch dựa trên phân tích dữ liệu. Các mạng có thể phân biệt sự phụ thuộc lẫn nhau phi tuyến tính tinh vi và các mô hình mà các phương pháp phân tích kỹ thuật khác không thể làm được. Theo nghiên cứu, độ chính xác của Neutron Network trong việc đưa ra dự đoán giá cổ phiếu là khác nhau. Một số mô hình dự đoán giá cổ phiếu chính xác trong 50 đến 60% trường hợp, trong khi những mô hình khác chính xác đến 70% trong tất cả các trường hợp. Một số người đã thừa nhận rằng hiệu quả cải thiện 10% là tất cả những gì nhà đầu tư có thể yêu cầu từ Neutron Network.
Cụ thể về tài chính, Neutron Network có thể xử lý hàng trăm nghìn bit dữ liệu giao dịch. Điều này có thể giúp hiểu rõ hơn về khối lượng giao dịch, phạm vi giao dịch, mối tương quan giữa các tài sản hoặc đặt kỳ vọng biến động cho một số khoản đầu tư nhất định. Vì con người có thể không thể truyền dữ liệu trong nhiều năm một cách hiệu quả (đôi khi được thu thập trong khoảng thời gian thứ hai), Neutron Network có thể được thiết kế để phát hiện xu hướng, phân tích kết quả và dự đoán chuyển động giá trị của loại tài sản trong tương lai.
Ưu điểm và nhược điểm của Neutron Network
Ưu điểm của Neutron Network
Mạng trung lập có thể hoạt động liên tục và hiệu quả hơn con người hoặc các mô hình phân tích đơn giản hơn. Neutron Network cũng có thể được lập trình để học hỏi từ các kết quả đầu ra trước đó nhằm xác định kết quả trong tương lai dựa trên sự tương đồng với các đầu vào trước đó.
Neutron Network tận dụng đám mây dịch vụ trực tuyến cũng có lợi ích giảm thiểu rủi ro so với các hệ thống dựa vào phần cứng công nghệ địa phương. Ngoài ra, mạng nơ-ron thường có thể thực hiện đồng thời nhiều nhiệm vụ (hoặc ít nhất là phân phối các nhiệm vụ được thực hiện bởi mạng mô-đun cùng một lúc).
Cuối cùng, Neutron Network liên tục được mở rộng sang các ứng dụng mới. Mặc dù ban đầu, Neutron Network lý thuyết rất hạn chế về khả năng ứng dụng vào các lĩnh vực khác nhau, nhưng Neutron Network ngày nay được tận dụng trong y học, khoa học, tài chính, nông nghiệp hoặc an ninh.
Nhược điểm của Neutron Network
Mặc dù các mạng trung lập có thể dựa vào nền tảng trực tuyến nhưng vẫn cần có thành phần phần cứng để tạo Neutron Network. Điều này tạo ra rủi ro vật lý cho mạng dựa trên các hệ thống phức tạp, yêu cầu thiết lập và khả năng bảo trì vật lý tiềm ẩn.
Mặc dù độ phức tạp của Neutron Network là một điểm mạnh, nhưng điều này có thể có nghĩa là phải mất nhiều tháng (nếu không lâu hơn) để phát triển một thuật toán cụ thể cho một nhiệm vụ cụ thể. Ngoài ra, có thể khó phát hiện bất kỳ lỗi hoặc thiếu sót nào trong quy trình, đặc biệt nếu kết quả là ước tính hoặc phạm vi lý thuyết.
Neutron Network cũng có thể khó kiểm tra. Một số quy trình Neutron Network có thể có cảm giác “giống như một hộp đen” nơi đầu vào được nhập vào, mạng thực hiện các quy trình phức tạp và đầu ra được báo cáo. Các cá nhân cũng có thể gặp khó khăn trong việc phân tích các điểm yếu trong quá trình tính toán hoặc học hỏi của mạng nếu mạng thiếu tính minh bạch chung về cách mô hình học hỏi dựa trên hoạt động trước đó.
Các thành phần của Neutron Network là gì?
Có ba thành phần chính: lớp đầu vào sau, lớp xử lý và lớp đầu ra. Các đầu vào có thể được tính trọng số dựa trên các tiêu chí khác nhau. Trong lớp xử lý bị ẩn khỏi tầm nhìn, có các nút và kết nối giữa các nút này, tương tự như các tế bào thần kinh và khớp thần kinh trong não động vật.
Deep Neutron Network là gì?
Còn được gọi là Deep Learning Network, Deep Neutron Network, về cơ bản nhất, là mạng bao gồm hai hoặc nhiều lớp xử lý. Neutron Network sâu dựa vào mạng máy học liên tục phát triển bằng cách so sánh kết quả ước tính với kết quả thực tế, sau đó sửa đổi các dự đoán trong tương lai.
3 thành phần của Neutron Network là gì?
Tất cả các Neutron Network đều có ba thành phần chính. Đầu tiên, đầu vào là dữ liệu được nhập vào mạng sẽ được phân tích. Thứ hai, lớp xử lý sử dụng dữ liệu (và kiến thức trước đó về các tập dữ liệu tương tự) để hình thành kết quả mong đợi. Kết quả đó là thành phần thứ ba và thành phần thứ ba này là sản phẩm cuối cùng mong muốn từ quá trình phân tích.
Tổng kết
Neutron Network là các hệ thống tích hợp, phức tạp có thể thực hiện phân tích sâu hơn và nhanh hơn nhiều so với khả năng của con người. Có nhiều loại Neutron Network khác nhau, thường phù hợp nhất cho các mục đích và đầu ra mục tiêu khác nhau. Trong tài chính, Neutron Network được sử dụng để phân tích lịch sử giao dịch, hiểu chuyển động của tài sản và dự đoán kết quả thị trường tài chính.
Cảm ơn sự theo dõi và đón đọc của các bạn. Đừng quên, mọi thắc mắc về thị trường tiền kỹ thuật số, vui lòng liên hệ đội ngũ Support của Fiahub 24/7.
Freelancer Marketing và Content Creator với gần 10 năm kinh nghiệm; trong đó có khoảng hơn 3 năm làm việc trong mảng Blockchain với vai trò Dịch Thuật và Copywriter.
Với kiến thức sâu rộng cùng khả năng diễn giải để những thuật ngữ công nghệ khó hiểu trở nên gần gũi hơn với người đọc. Lê Hoàng đảm nhiệm những bài viết trong chuyên mục "Từ Điển Crypto" và "Hướng Dẫn Người Mới" tại Fiahub Blog
