Mạng nơ-ron sâu là gì?

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. Khác với các thuật toán truyền thống tuân theo quy tắc định sẵn, DNN có thể học các mẫu từ dữ liệu và dự đoán dựa trên kinh nghiệm trước đó — giống như con người.

DNN là nền tảng của deep learning, cung cấp sức mạnh cho các ứng dụng như AI agents, nhận diện hình ảnh, trợ lý giọng nói, AI chatbots.

Thị trường AI toàn cầu — bao gồm các ứng dụng sử dụng mạng nơ-ron sâu — sẽ vượt mốc 500 tỷ đô la vào năm 2027.

Kiến trúc mạng nơ-ron là gì?

Từ “sâu” trong DNN ám chỉ việc có nhiều lớp ẩn, cho phép mạng nhận diện các mẫu phức tạp.

Một mạng nơ-ron gồm nhiều lớp nút nhận dữ liệu đầu vào từ các lớp khác và tạo ra kết quả đầu ra cho đến khi đạt được kết quả cuối cùng.

Một mạng nơ-ron gồm các lớp nút (nơ-ron). Mỗi nút nhận đầu vào, xử lý và chuyển tiếp sang lớp tiếp theo.

• Lớp đầu vào: Lớp đầu tiên nhận dữ liệu thô (ví dụ: hình ảnh, văn bản).
• Các lớp ẩn: Các lớp nằm giữa đầu vào và đầu ra, chuyển đổi dữ liệu và phát hiện mẫu.
• Lớp đầu ra: Tạo ra dự đoán cuối cùng.

Mạng nơ-ron có thể có bất kỳ số lượng lớp ẩn nào: càng nhiều lớp nút thì mạng càng phức tạp. Mạng nơ-ron truyền thống thường chỉ có 2 hoặc 3 lớp ẩn, trong khi mạng deep learning có thể có tới 150 lớp ẩn.

Mạng nơ-ron khác gì với mạng nơ-ron sâu?

Tóm lại: Một mạng nơ-ron có khả năng học từ kinh nghiệm ngoài dữ liệu đầu vào sẽ trở thành một mạng nơ-ron sâu.

Mạng nơ-ron tuân theo các quy tắc lập trình để ra quyết định dựa trên dữ liệu đầu vào. Ví dụ, trong một ván cờ, mạng nơ-ron có thể gợi ý nước đi dựa trên các chiến thuật và chiến lược đã được lập trình sẵn, nhưng bị giới hạn bởi những gì lập trình viên cung cấp.

Nhưng mạng nơ-ron sâu tiến xa hơn bằng cách học từ kinh nghiệm. Thay vì chỉ dựa vào các quy tắc định sẵn, DNN có thể điều chỉnh quyết định dựa trên các mẫu nhận diện được trong các bộ dữ liệu lớn.

Ví dụ

Hãy tưởng tượng bạn viết một chương trình nhận diện chó trong ảnh. Mạng nơ-ron truyền thống sẽ cần các quy tắc rõ ràng để xác định đặc điểm như lông hoặc đuôi. Ngược lại, DNN sẽ học từ hàng ngàn ảnh đã gắn nhãn và dần cải thiện độ chính xác — kể cả với các trường hợp khó mà không cần lập trình thêm.

Mạng nơ-ron sâu hoạt động như thế nào?

Đầu tiên, mỗi nơ-ron ở lớp đầu vào nhận một phần dữ liệu thô, như điểm ảnh từ hình ảnh hoặc từ trong câu, và gán một trọng số cho dữ liệu này, thể hiện mức độ liên quan đến nhiệm vụ.

Trọng số thấp (dưới 0,5) nghĩa là thông tin đó ít liên quan hơn. Các đầu vào đã được gán trọng số này sẽ đi qua các lớp ẩn, nơi các nơ-ron tiếp tục điều chỉnh thông tin. Quá trình này lặp lại qua nhiều lớp cho đến khi lớp đầu ra đưa ra dự đoán cuối cùng.

Mạng nơ-ron sâu biết mình đúng hay sai như thế nào?

Mạng nơ-ron sâu biết mình đúng hay sai bằng cách so sánh dự đoán với dữ liệu đã gắn nhãn trong quá trình huấn luyện. Với mỗi đầu vào, mạng kiểm tra xem dự đoán có khớp với kết quả thực tế không. Nếu sai, mạng tính toán sai số bằng hàm mất mát để đo mức độ lệch của dự đoán.

Sau đó, mạng sử dụng lan truyền ngược để điều chỉnh trọng số của các nơ-ron gây ra sai số. Quá trình này lặp lại qua từng vòng huấn luyện.

Có những loại mạng nơ-ron nào?

Mạng nơ-ron sâu cải thiện theo thời gian như thế nào?

Mạng nơ-ron sâu cải thiện theo thời gian bằng cách học từ các sai sót. Khi đưa ra dự đoán — như xác định vấn đề khách hàng hoặc đề xuất sản phẩm — hệ thống sẽ kiểm tra kết quả. Nếu sai, hệ thống sẽ tự điều chỉnh để tốt hơn ở lần sau.

Ví dụ, trong hỗ trợ khách hàng, DNN có thể dự đoán cách giải quyết một yêu cầu. Nếu dự đoán sai, nó sẽ học từ sai lầm đó và cải thiện khả năng xử lý các yêu cầu tương tự trong tương lai. Trong bán hàng, DNN có thể học được khách hàng tiềm năng nào dễ chuyển đổi nhất bằng cách phân tích các giao dịch trước đó, từ đó nâng cao chất lượng đề xuất.

Vì vậy, qua mỗi lần tương tác, DNN ngày càng chính xác và đáng tin cậy hơn.

Mạng nơ-ron sâu suy nghĩ khác con người không?

Tuy nhiên, các mô hình deep learning thường hoạt động như một 'hộp đen', nghĩa là con người khó có thể giải thích cách chúng đưa ra quyết định. Như nhà nghiên cứu AI Cynthia Rudin từ Đại học Duke giải thích, khả năng giải thích là rất quan trọng để triển khai AI một cách đạo đức, đặc biệt trong các lĩnh vực có rủi ro cao.

Các nhà nghiên cứu đã cố gắng hình dung cách mạng xử lý hình ảnh, nhưng với các tác vụ phức tạp hơn — như ngôn ngữ hoặc dự đoán tài chính — logic vẫn còn ẩn giấu. Dù các thuật toán này có vẻ mới, nhiều thuật toán đã được phát triển từ nhiều thập kỷ trước. Chính sự phát triển về dữ liệu và sức mạnh tính toán mới khiến chúng trở nên thực tế ngày nay.

Tại sao mạng nơ-ron sâu ngày càng phổ biến?

1. Nâng cấp sức mạnh xử lý

Một trong những lý do chính khiến DNN phát triển mạnh là sức mạnh xử lý ngày càng nhanh và rẻ hơn. Khả năng tính toán đã tạo ra sự khác biệt lớn trong việc đạt được tốc độ hội tụ nhanh. “Sự xuất hiện của phần cứng chuyên dụng như GPU và TPU đã giúp việc huấn luyện các mạng với hàng tỷ tham số trở nên khả thi.”

2. Sự sẵn có ngày càng tăng của các bộ dữ liệu

Một yếu tố quan trọng khác là sự sẵn có của các bộ dữ liệu lớn, điều mà mạng nơ-ron sâu cần để học hiệu quả. Khi doanh nghiệp tạo ra nhiều dữ liệu hơn, DNN có thể phát hiện các mẫu phức tạp mà các mô hình truyền thống không xử lý được.

3. Khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc ngày càng tốt

Khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh và âm thanh cũng đã mở ra nhiều ứng dụng mới trong các lĩnh vực như chatbot, hệ thống đề xuất và phân tích dự đoán.

Mạng nơ-ron có thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc không?

Có, mạng nơ-ron có thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc, và đây là một trong những điểm mạnh lớn nhất của chúng.

Các mạng nơ-ron nhân tạo có thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc, và một số mạng được huấn luyện bằng phương pháp học không giám sát. Đây là mục tiêu tối thượng của học máy và gần giống 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 trích xuất đặc trưng — tức là phải chọn lọc và trích xuất các đặc trưng liên quan một cách thủ công. 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 học bằng cách nào qua quá trình huấn luyện?

Một mạng nơ-ron sâu học bằng cách đưa ra dự đoán và so sánh với kết quả đúng. Ví dụ, khi xử lý ảnh, nó dự đoán xem ảnh có chứa chó hay không và theo dõi tần suất dự đoán đúng.

Mạng sẽ tính toán độ chính xác bằng cách kiểm tra tỷ lệ dự đoán đúng và sử dụng phản hồi này để cải thiện. Nó điều chỉnh trọng số của các nơ-ron và chạy lại quá trình. Nếu độ chính xác tăng lên, nó giữ lại trọng số mới; nếu không, nó thử các điều chỉnh khác.

Chu trình này lặp lại qua nhiều lần cho đến khi mạng có thể nhận diện mẫu một cách ổn định và dự đoán chính xác. Khi đạt đến mức này, mạng được coi là đã hội tụ và huấn luyện thành công.

Tiết kiệm thời gian lập trình với kết quả tốt hơn

Mạng nơ-ron được đặt tên như vậy vì cách tiếp cận lập trình này có nét tương đồng với cách não bộ hoạt động.

Tương tự như não bộ, các thuật toán mạng nơ-ron sử dụng một mạng lưới các nơ-ron hoặc nút. Và giống như não, các nơ-ron này là những hàm riêng biệt (hoặc có thể coi là các "máy nhỏ") nhận đầu vào và tạo ra đầu ra. Các nút này được sắp xếp thành từng lớp, trong đó đầu ra của nơ-ron ở một lớp sẽ trở thành đầu vào cho nơ-ron ở lớp tiếp theo, cho đến khi các nơ-ron ở lớp ngoài cùng tạo ra kết quả cuối cùng.

Vì vậy, có nhiều lớp nơ-ron, mỗi nơ-ron chỉ nhận một lượng đầu vào và tạo ra một lượng đầu ra rất hạn chế, giống như trong não bộ. Lớp đầu tiên (lớp đầu vào) nhận dữ liệu đầu vào và lớp cuối cùng (lớp đầu ra) sẽ xuất ra kết quả.

Gọi loại thuật toán này là “mạng nơ-ron” có chính xác không?

Việc gọi thuật toán này là 'mạng nơ-ron sâu' đã trở thành một cách đặt tên hiệu quả, dù có thể tạo ra kỳ vọng quá cao. Dù rất mạnh mẽ, các mô hình này vẫn đơn giản hơn nhiều so với sự phức tạp của não người. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu vẫn tiếp tục khám phá các kiến trúc nơ-ron với mục tiêu hướng tới trí thông minh tổng quát giống con người.

Tuy nhiên, cũng có những người đang cố gắng tái tạo lại não bộ bằng một mạng nơ-ron cực kỳ phức tạp, với hy vọng có thể sao chép trí thông minh tổng quát giống con người trong phát triển bot. Vậy mạng nơ-ron và các kỹ thuật học máy giúp gì cho bài toán nhận diện chó của chúng ta?

Thay vì phải tự xác định các đặc điểm giống chó, một thuật toán mạng nơ-ron sâu có thể tự nhận biết các đặc điểm quan trọng và xử lý mọi trường hợp đặc biệt mà không cần lập trình.

Câu hỏi thường gặp

1. Huấn luyện một mạng nơ-ron sâu mất bao lâu?

Thời gian huấn luyện một mạng nơ-ron sâu phụ thuộc vào kích thước bộ dữ liệu và độ phức tạp của mô hình. Một mô hình đơn giản có thể huấn luyện trong vài phút trên máy tính cá nhân, trong khi các mô hình lớn như GPT hoặc ResNet có thể mất vài ngày hoặc thậm chí vài tuần với GPU hoặc TPU hiệu năng cao.

2. Tôi có thể huấn luyện DNN trên máy tính cá nhân không?

Có, bạn có thể huấn luyện mạng nơ-ron sâu trên máy tính cá nhân nếu bộ dữ liệu nhỏ và mô hình tương đối đơn giản. Tuy nhiên, để huấn luyện các mô hình lớn hoặc dùng bộ dữ liệu lớn, bạn sẽ cần hệ thống có GPU hoặc truy cập các nền tảng đám mây như AWS hoặc Azure.

3. Sự khác biệt giữa DNN dùng cho thị giác máy tính và DNN dùng cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?

Mạng nơ-ron sâu dùng cho thị giác máy tính sử dụng các lớp tích chập (CNN) để xử lý dữ liệu điểm ảnh, trong khi các mô hình NLP sử dụng các kiến trúc như transformer, LSTM hoặc RNN để xử lý cấu trúc tuần tự và ngữ nghĩa trong ngôn ngữ. Cả hai đều dùng học sâu nhưng tối ưu cho các loại dữ liệu khác nhau.

4. Làm thế nào để chọn số lượng lớp ẩn trong DNN?

Việc chọn số lượng lớp ẩn trong DNN cần thử nghiệm – quá ít lớp có thể khiến mô hình underfit dữ liệu, còn quá nhiều lớp có thể gây overfit và làm chậm quá trình huấn luyện. Hãy bắt đầu với 1–3 lớp cho các tác vụ đơn giản và tăng dần, kiểm tra hiệu suất bằng cross-validation hoặc bộ kiểm tra.

5. Những đột phá lớn tiếp theo trong nghiên cứu mạng nơ-ron sâu là gì?

Những đột phá sắp tới trong nghiên cứu mạng nơ-ron sâu bao gồm mạng nơ-ron thưa (giảm chi phí tính toán), lý luận thần kinh-ký hiệu (kết hợp logic với học sâu), các kỹ thuật giải thích tốt hơn, và các kiến trúc tiết kiệm năng lượng hơn mô phỏng hiệu quả của não người (ví dụ: mạng nơ-ron dạng spike).