Học Sâu đối đầu Mạng Nơ-ron

Có nhiều khái niệm và kỹ thuật khác nhau tạo nên các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Hai khái niệm như vậy là học sâu và mạng nơ-ron.

Hãy định nghĩa chính xác từng khái niệm trước khi đi sâu hơn:

• Học Sâu: Là một tập con của học máy, học sâu loại bỏ một số bước tiền xử lý dữ liệu thường được thực hiện với ML. Các thuật toán học sâu có thể xử lý dữ liệu không cấu trúc và đơn giản hóa việc phân tích dự đoán.
• Mạng Nơ-ron: Mạng nơ-ron cũng là một tập con của học máy và là cơ bản cho các thuật toán học sâu. Lấy cảm hứng từ não bộ con người, chúng bao gồm nhiều lớp khác nhau và dựa vào dữ liệu đào tạo để cải thiện độ chính xác theo thời gian.

Học Sâu Là Gì?

Học sâu cố gắng mô phỏng não bộ con người bằng cách cho phép hệ thống phân loại dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác. Đây là một tập con của học máy, đào tạo máy tính thực hiện các nhiệm vụ giống con người như nhận dạng giọng nói hoặc nhận dạng hình ảnh. Thông qua học sâu, hệ thống có thể cải thiện khả năng phân loại, nhận dạng, phát hiện và mô tả bằng dữ liệu.

Học sâu đóng vai trò quan trọng trong nhiều công nghệ hiện đại, chẳng hạn như Alexa và Siri. Nó liên quan đến việc đào tạo máy tính thông qua các thuật toán sâu để học tự động bằng cách nhận dạng mẫu sử dụng nhiều lớp xử lý.

Không giống như học máy cổ điển, thường sử dụng dữ liệu cấu trúc và có nhãn để đưa ra dự đoán, học sâu có thể sử dụng dữ liệu không cấu trúc. Điều này có nghĩa là nhiều bước tiền xử lý dữ liệu thường được thực hiện với học máy đã được loại bỏ. Các thuật toán học sâu tiêu thụ và xử lý dữ liệu này, có thể bao gồm văn bản và hình ảnh, và tự động hóa việc trích xuất tính năng. Tất cả điều này có nghĩa là học sâu phụ thuộc ít vào con người hơn so với các phương pháp khác.

Các thuật toán học sâu cũng sử dụng các quá trình như gradient descent và backpropagation để trở nên chính xác hơn. Điều này cũng cho phép chúng đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu mới mà chúng chưa từng gặp.

Các mô hình học sâu có thể thực hiện các phương pháp học khác nhau. Ví dụ, chúng có thể trải qua học không giám sát, không yêu cầu tập dữ liệu có nhãn. Kỹ thuật học này cho phép các mô hình phát hiện mẫu trong dữ liệu và phân loại chúng theo các đặc điểm nhất định, tất cả mà không cần sự giám sát của con người.

Mạng Nơ-ron Là Gì?

Mạng nơ-ron tạo nên quá trình học máy và chúng cho phép chương trình máy tính nhận dạng mẫu và giải quyết vấn đề trong lĩnh vực AI, học máy và học sâu.

Được gọi là mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), mạng nơ-ron là cơ bản cho học sâu. Lấy cảm hứng từ não bộ con người, cấu trúc của chúng mô phỏng các nơ-ron sinh học.

Mạng nơ-ron có các lớp nút bao gồm một lớp nhập, một hoặc nhiều lớp ẩn và một lớp xuất. Mỗi nơ-ron nhân tạo, hoặc nút, kết nối với một nút khác. Mạng nơ-ron dựa vào dữ liệu đào tạo để học và cải thiện dự đoán của chúng theo thời gian, điều này cho phép chúng được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Cũng cần lưu ý rằng có một số loại mạng nơ-ron khác nhau:

• Mạng Nơ-ron Nhân Tạo (ANN): Một trong những loại mạng học sâu phổ biến nhất, ANN là mạng tính toán sinh học lấy cảm hứng từ não bộ, bao gồm ba lớp hoặc nhiều hơn. Chúng được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề liên quan đến nhận dạng giọng nói, dịch văn bản và nhiều hơn nữa.
• Mạng Nơ-ron Lồi (CNN): Một loại mạng học sâu khác là CNN, đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh và thị giác máy tính. Siêu việt so với các mạng nơ-ron khác, CNN rất hiệu quả với đầu vào hình ảnh, tín hiệu âm thanh hoặc giọng nói. Chúng dựa vào ba loại lớp chính: lớp lồi, lớp pooling và lớp kết nối đầy đủ (FC).
• Mạng Nơ-ron Recurrent (RNN): Một loại mạng học sâu chính khác, RNN sử dụng dữ liệu tuần tự hoặc dữ liệu thời gian để giải quyết vấn đề liên quan đến dịch ngôn ngữ và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Sự Khác Biệt Chính Giữa Học Sâu và Mạng Nơ-ron

Mặc dù học sâu kết hợp mạng nơ-ron trong kiến trúc của nó, nhưng có sự khác biệt rõ ràng giữa hai khái niệm này.

Ngoài việc được định nghĩa khác nhau, cũng có sự khác biệt lớn về cấu trúc của chúng.

Một số thành phần chính của mạng nơ-ron bao gồm:

• Nơ-ron: Một hàm toán học được thiết kế để mô phỏng chức năng của nơ-ron sinh học. Nó tính toán giá trị trung bình có trọng số của dữ liệu nhập và truyền tín hiệu thông qua một hàm phi tuyến.
• Kết Nối và Trọng Số: Kết nối kết nối một nơ-ron trong một lớp với một nơ-ron khác trong cùng lớp hoặc lớp khác. Một giá trị trọng số được kết nối với mỗi kết nối, và nó đại diện cho cường độ của kết nối giữa các đơn vị.
• Chức Năng Truyền: Mạng nơ-ron bao gồm hai chức năng truyền. Đầu tiên là truyền xuôi, cung cấp “giá trị dự đoán”. Thứ hai là truyền ngược, cung cấp “giá trị lỗi”.
• Tốc Độ Học: Tốc độ học của mạng nơ-ron quyết định tốc độ cập nhật giá trị trọng số của mô hình.

Một số thành phần chính của mô hình học sâu bao gồm:

• Bo Mạch Chủ: Mô hình học sâu được cung cấp bởi bo mạch chủ.
• Xử Lý: Mô hình học sâu yêu cầu GPU dựa trên số lõi và chi phí của bộ xử lý.
• RAM: Thuật toán học sâu đòi hỏi sử dụng CPU cao và khu vực giai đoạn, và chúng yêu cầu một lượng RAM lớn.
• PSU: Do nhu cầu bộ nhớ cao, điều quan trọng là mô hình học sâu phải sử dụng một PSU lớn có thể xử lý các chức năng phức tạp.

Một số sự khác biệt chính khác giữa mạng nơ-ron và học sâu bao gồm thời gian cần thiết để đào tạo mạng. Mạng nơ-ron yêu cầu ít thời gian hơn để đào tạo mạng so với mô hình học sâu. Mô hình học sâu cũng chính xác hơn mạng nơ-ron và thể hiện hiệu suất cao hơn.

Các khái niệm học sâu và mạng nơ-ron là cơ bản cho các công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện đại. Chúng giúp tự động hóa các nhiệm vụ trí tuệ mà trước đây được thực hiện bởi con người. Và trong thế giới kỹ thuật số ngày nay, AI đang được sử dụng bởi các công ty mọi quy mô và cho mọi loại nhiệm vụ, được thực hiện hiệu quả hơn nhiều so với con người có thể đạt được một mình.