- Mạng nơ-ron sâu (DNN) là một hệ thống máy học được tạo thành từ nhiều lớp nút được kết nối, có chức năng học các mẫu trong dữ liệu để đưa ra dự đoán.
- DNN có thể điều chỉnh các kết nối nội bộ dựa trên các lỗi trong quá khứ, cải thiện độ chính xác theo thời gian thông qua quá trình truyền ngược.
- Những tiến bộ trong sức mạnh tính toán và khả năng truy cập vào các tập dữ liệu khổng lồ đã khiến DNN trở nên thiết thực đối với các tác vụ liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh và âm thanh.
- DNN hoạt động như “hộp đen” nơi người ta thường không rõ cách chúng đưa ra quyết định.
Mạng nơ-ron sâu là gì?
Mạng nơ-ron sâu (DNN) là một loại mô hình học máy mô phỏng cách não người xử lý thông tin. Không giống như các thuật toán truyền thống tuân theo các quy tắc được xác định trước, DNN có thể học các mẫu từ dữ liệu và đưa ra dự đoán dựa trên các kinh nghiệm trước đó — giống như chúng ta.
DNN là nền tảng của học sâu, hỗ trợ các ứng dụng như tác nhân AI , nhận dạng hình ảnh, trợ lý giọng nói , chatbot AI .
Thị trường AI toàn cầu—bao gồm các ứng dụng được hỗ trợ bởi mạng nơ-ron sâu—sẽ vượt quá 500 tỷ đô la vào năm 2027.
Kiến trúc mạng nơ-ron là gì?
“Sâu” trong DNN ám chỉ việc có nhiều lớp ẩn, cho phép mạng nhận dạng các mẫu phức tạp.
Mạng nơ-ron bao gồm nhiều lớp nút nhận dữ liệu đầu vào từ các lớp khác và tạo ra đầu ra cho đến khi đạt được kết quả cuối cùng.
Mạng nơ-ron bao gồm các lớp nút (nơ-ron). Mỗi nút lấy đầu vào, xử lý và chuyển đến lớp tiếp theo.
- Lớp đầu vào : Lớp đầu tiên tiếp nhận dữ liệu thô (ví dụ: hình ảnh, văn bản).
- Lớp ẩn : Lớp nằm giữa đầu vào và đầu ra có chức năng chuyển đổi dữ liệu và phát hiện các mẫu.
- Lớp đầu ra : Tạo ra dự đoán cuối cùng.
Mạng nơ-ron có thể có bất kỳ số lượng lớp ẩn nào: càng có nhiều lớp nút trong mạng thì độ phức tạp càng cao. Mạng nơ-ron truyền thống thường bao gồm 2 hoặc 3 lớp ẩn, trong khi mạng học sâu có thể có tới 150 lớp ẩn.
Mạng nơ-ron khác với mạng nơ-ron sâu như thế nào?
Tóm lại: Một mạng nơ-ron vượt ra ngoài dữ liệu đầu vào và có thể học hỏi từ những kinh nghiệm trước đó sẽ trở thành mạng nơ-ron sâu.
Mạng nơ-ron tuân theo các quy tắc được lập trình để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đầu vào. Ví dụ, trong một ván cờ vua, mạng nơ-ron có thể gợi ý các nước đi dựa trên chiến thuật và chiến lược được thiết lập sẵn, nhưng bị giới hạn bởi những gì lập trình viên cung cấp.
Nhưng mạng nơ-ron sâu tiến xa hơn bằng cách học hỏi từ kinh nghiệm. Thay vì chỉ dựa vào các quy tắc được thiết lập sẵn, DNN có thể điều chỉnh các quyết định của mình dựa trên các mẫu mà nó nhận ra trong các tập dữ liệu lớn.
Ví dụ
Hãy tưởng tượng việc viết một chương trình để nhận dạng chó trong ảnh. Một mạng nơ-ron truyền thống sẽ yêu cầu các quy tắc rõ ràng để xác định các đặc điểm như lông hoặc đuôi. Mặt khác, một DNN sẽ học từ hàng nghìn hình ảnh được gắn nhãn và cải thiện độ chính xác theo thời gian — xử lý ngay cả những trường hợp khó mà không cần lập trình thêm.
Mạng nơ-ron sâu hoạt động như thế nào?
Đầu tiên, mỗi nơ-ron trong lớp đầu vào nhận một phần dữ liệu thô, chẳng hạn như các điểm ảnh từ hình ảnh hoặc các từ trong câu, và gán trọng số cho dữ liệu đầu vào này, cho biết mức độ liên quan của nó đến nhiệm vụ.
Trọng số thấp (nhỏ hơn 0,5) có nghĩa là thông tin ít có khả năng liên quan. Các đầu vào có trọng số này được truyền qua các lớp ẩn, nơi các tế bào thần kinh điều chỉnh thông tin thêm. Điều này tiếp tục qua nhiều lớp cho đến khi lớp đầu ra đưa ra dự đoán cuối cùng.
Làm thế nào mạng nơ-ron sâu biết được nó đúng hay sai?
Một mạng nơ-ron sâu biết được liệu nó có đúng hay không bằng cách so sánh các dự đoán của nó với dữ liệu được gắn nhãn trong quá trình đào tạo. Đối với mỗi đầu vào, mạng kiểm tra xem dự đoán của nó có khớp với kết quả thực tế hay không. Nếu sai, mạng sẽ tính toán lỗi bằng hàm mất mát, hàm này đo lường độ lệch so với dự đoán.
Sau đó, mạng sử dụng backpropagation để điều chỉnh trọng số của các neuron góp phần gây ra lỗi. Quá trình này lặp lại với mỗi lần lặp.
Các loại mạng nơ-ron khác nhau là gì?
Làm thế nào để một mạng lưới thần kinh sâu cải thiện theo thời gian?
Mạng nơ-ron sâu cải thiện theo thời gian bằng cách học hỏi từ những sai lầm của nó. Khi đưa ra dự đoán — như xác định vấn đề của khách hàng hoặc đề xuất sản phẩm — nó sẽ kiểm tra xem dự đoán đó có đúng không. Nếu không, hệ thống sẽ tự điều chỉnh để cải thiện vào lần tiếp theo.
Ví dụ, trong hỗ trợ khách hàng, DNN có thể dự đoán cách giải quyết một phiếu yêu cầu. Nếu dự đoán sai, nó sẽ học hỏi từ lỗi đó và giải quyết các phiếu yêu cầu tương tự tốt hơn trong tương lai. Trong bán hàng, DNN có thể tìm hiểu khách hàng tiềm năng nào chuyển đổi tốt nhất bằng cách phân tích các giao dịch trong quá khứ, cải thiện các đề xuất của mình theo thời gian.
Vì vậy, với mỗi tương tác, DNN sẽ trở nên chính xác và đáng tin cậy hơn.
Liệu mạng lưới nơ-ron sâu có suy nghĩ khác với con người không?
Nhưng các mô hình học sâu thường hoạt động như một 'hộp đen', nghĩa là con người không thể dễ dàng diễn giải cách họ đưa ra quyết định. Như nhà nghiên cứu AI Cynthia Rudin từ Đại học Duke giải thích , khả năng diễn giải là rất quan trọng đối với việc triển khai đạo đức các hệ thống AI, đặc biệt là trong các môi trường có rủi ro cao.
Các nhà nghiên cứu đã cố gắng hình dung cách các mạng xử lý hình ảnh, nhưng đối với các tác vụ phức tạp hơn—như ngôn ngữ hoặc dự đoán tài chính—logic vẫn ẩn. Mặc dù các thuật toán này có vẻ mới, nhưng nhiều thuật toán đã được phát triển từ nhiều thập kỷ trước. Những tiến bộ về dữ liệu và sức mạnh tính toán là những gì làm cho chúng trở nên thiết thực ngày nay.
Tại sao mạng nơ-ron sâu ngày càng phổ biến?
1. Cải thiện sức mạnh xử lý
Một trong những lý do chính cho sự gia tăng của DNN là sức mạnh xử lý nhanh hơn và rẻ hơn. Sức mạnh tính toán đã tạo nên sự khác biệt trong việc đạt được sự hội tụ nhanh chóng. “Sự gia tăng của phần cứng chuyên dụng như Bộ xử lý đồ họa (GPU) và Bộ xử lý Tensor (TPU) đã giúp việc đào tạo mạng lưới với hàng tỷ tham số trở nên khả thi”.
2. Tăng tính khả dụng của các tập dữ liệu
Một yếu tố quan trọng khác là tính khả dụng của các tập dữ liệu lớn, mà mạng nơ-ron sâu cần để học hiệu quả. Khi các doanh nghiệp tạo ra nhiều dữ liệu hơn, DNN có thể khám phá ra các mẫu phức tạp mà các mô hình truyền thống không thể xử lý.
3. Cải thiện trong việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc
Khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh và âm thanh của chúng cũng đã mở ra những ứng dụng mới trong các lĩnh vực như chatbot, hệ thống đề xuất và phân tích dự đoán.
Mạng nơ-ron có thể hoạt động với dữ liệu phi cấu trúc không?
Đúng vậy, mạng nơ-ron có thể hoạt động với dữ liệu phi cấu trúc và đây là một trong những điểm mạnh nhất của chúng.
Mạng nơ-ron nhân tạo hoạt động với dữ liệu phi cấu trúc được gọi là học không giám sát . Đây là chén thánh của học máy và tương tự hơn với cách con người học.
Các thuật toán học máy truyền thống gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu phi cấu trúc vì chúng yêu cầu kỹ thuật tính năng — lựa chọn và trích xuất thủ công các tính năng có liên quan. Ngược lại, mạng nơ-ron có thể tự động học các mẫu trong dữ liệu thô mà không cần can thiệp thủ công nhiều.
Mạng nơ-ron sâu sử dụng đào tạo để học như thế nào?
Mạng nơ-ron sâu học bằng cách đưa ra dự đoán và so sánh chúng với kết quả chính xác. Ví dụ, khi xử lý ảnh, nó dự đoán xem hình ảnh có chứa một con chó hay không và theo dõi tần suất trả lời đúng.
Mạng tính toán độ chính xác của nó bằng cách kiểm tra tỷ lệ phần trăm dự đoán đúng và sử dụng phản hồi này để cải thiện. Nó điều chỉnh trọng số của các tế bào thần kinh và chạy lại quy trình. Nếu độ chính xác được cải thiện, nó sẽ giữ lại trọng số mới; nếu không, nó sẽ thử các điều chỉnh khác nhau.
Chu kỳ này lặp lại qua nhiều lần lặp cho đến khi mạng có thể nhận dạng các mẫu một cách nhất quán và đưa ra dự đoán chính xác. Khi đạt đến điểm này, mạng được cho là đã hội tụ và được đào tạo thành công.
Tiết kiệm thời gian mã hóa với kết quả tốt hơn
Mạng lưới thần kinh được đặt tên như vậy bởi vì có một sự tương đồng giữa phương pháp lập trình này và cách thức hoạt động của bộ não.
Cũng giống như bộ não, các thuật toán mạng lưới thần kinh sử dụng một mạng lưới các tế bào thần kinh hoặc các nút. Và giống như bộ não, những tế bào thần kinh này là các chức năng rời rạc (hoặc các máy nhỏ nếu bạn thích) nhận đầu vào và tạo ra đầu ra. Các nút này được sắp xếp theo các lớp theo đó đầu ra của các tế bào thần kinh trong một lớp trở thành đầu vào cho các tế bào thần kinh ở lớp tiếp theo cho đến khi các tế bào thần kinh ở lớp ngoài của mạng tạo ra kết quả cuối cùng.
Do đó, có các lớp tế bào thần kinh với mỗi tế bào thần kinh riêng lẻ nhận được đầu vào rất hạn chế và tạo ra đầu ra rất hạn chế giống như trong não. Lớp đầu tiên (hoặc lớp đầu vào) của tế bào thần kinh nhận đầu vào và lớp tế bào thần kinh cuối cùng (hoặc lớp đầu ra) trong mạng xuất ra kết quả.
Có chính xác không khi gọi loại thuật toán này là "mạng thần kinh"?
Gọi thuật toán này là 'mạng lưới thần kinh sâu' đã được chứng minh là một thương hiệu hiệu quả, mặc dù nó có thể đặt ra những kỳ vọng quá tham vọng. Mặc dù mạnh mẽ, những mô hình này vẫn đơn giản hơn nhiều so với sự phức tạp của bộ não con người. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu vẫn tiếp tục khám phá các kiến trúc thần kinh hướng đến trí thông minh chung giống như con người.
Nói như vậy, có những người đang cố gắng tái thiết bộ não, sử dụng một mạng lưới nơ-ron rất phức tạp, với hy vọng rằng bằng cách này, họ sẽ có thể sao chép trí thông minh chung giống con người trong quá trình phát triển bot. Vậy thì mạng lưới nơ-ron và các kỹ thuật học máy giúp chúng ta giải quyết vấn đề nhận dạng chó như thế nào?
Chà, thay vì xác định thủ công các thuộc tính giống chó, thuật toán mạng nơ-ron sâu có thể xác định các thuộc tính quan trọng và xử lý tất cả các trường hợp đặc biệt mà không cần lập trình.
Câu hỏi thường gặp
1. Phải mất bao lâu để đào tạo một mạng lưới nơ-ron sâu?
Điều này thực sự phụ thuộc vào kích thước dữ liệu và độ phức tạp của mô hình. Quá trình này có thể mất từ vài phút đến vài ngày. Các mô hình lớn hơn với nhiều lớp (và nhiều dữ liệu hơn) thường cần nhiều thời gian và sức mạnh tính toán hơn.
2. Tôi có thể đào tạo DNN trên máy tính cá nhân của mình không?
Hoàn toàn có thể, miễn là mô hình không quá lớn. Đối với các tập dữ liệu nhỏ hơn và mạng đơn giản hơn, máy tính xách tay của bạn có thể xử lý được, nhưng đối với bất kỳ tác vụ nặng nào, GPU hoặc giải pháp đám mây sẽ tạo ra sự khác biệt lớn.
3. Sự khác biệt giữa DNN được sử dụng trong thị giác máy tính và DNN được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Mạng nơ-ron nhân tạo (DNN) cho thị giác máy tính thường sử dụng các lớp tích chập để phân tích hình ảnh, trong khi các mô hình NLP dựa vào các kiến trúc như bộ biến đổi hoặc RNN để xử lý cấu trúc và ý nghĩa của văn bản. Cùng một ý tưởng học sâu, chỉ khác nhau về công cụ cho các loại dữ liệu khác nhau.
4. Làm thế nào để chọn số lớp ẩn trong DNN?
Đây là một quá trình thử nghiệm và sai sót. Nhiều lớp hơn có thể nắm bắt được các mẫu phức tạp hơn, nhưng quá nhiều lớp có thể dẫn đến quá khớp hoặc thời gian huấn luyện kéo dài. Hãy bắt đầu với quy mô nhỏ, thử nghiệm thường xuyên và điều chỉnh trong quá trình thực hiện.
5. Những đột phá lớn tiếp theo được mong đợi trong nghiên cứu mạng nơ-ron sâu là gì?
Mọi người đang xôn xao về các mô hình hiệu quả hơn (như mạng thưa thớt), khả năng diễn giải tốt hơn (để chúng ta biết lý do tại sao các mô hình đưa ra quyết định) và các hệ thống lấy cảm hứng từ não bộ có thể đưa chúng ta đến gần hơn với AI giống con người thực sự.
.png)
