Trí tuệ nhân tạo
Mạng thần kinh lỏng: Định nghĩa, ứng dụng và thách thức
Mạng nơ-ron (NN) là một học máy thuật toán bắt chước cấu trúc và khả năng hoạt động của bộ não con người để nhận dạng các mẫu từ dữ liệu đào tạo. Thông qua mạng lưới các nơ-ron nhân tạo được kết nối với nhau để xử lý và truyền thông tin, mạng nơ-ron có thể thực hiện các tác vụ phức tạp như Nhận diện khuôn mặt, Hiểu ngôn ngữ tự nhiênvà phân tích dự đoán mà không cần sự trợ giúp của con người.
Mặc dù là một công cụ AI mạnh mẽ, mạng lưới thần kinh có những hạn chế nhất định, chẳng hạn như:
- Họ yêu cầu một lượng đáng kể dữ liệu đào tạo được dán nhãn.
- Chúng xử lý dữ liệu không theo trình tự, khiến chúng không hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu thời gian thực.
Do đó, một nhóm các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL) của MIT đã giới thiệu "Mạng thần kinh lỏng hoặc LNNs – một loại mạng thần kinh học hỏi trong công việc, không chỉ trong giai đoạn đào tạo.”
Hãy cùng LNN khám phá chi tiết dưới đây.
Mạng thần kinh lỏng (LNN) là gì? – Lặn sâu
A Mạng thần kinh lỏng là thời gian liên tục Mạng thần kinh tái diễn (RNN) xử lý dữ liệu theo trình tự, lưu giữ bộ nhớ của các đầu vào trong quá khứ, điều chỉnh hành vi của nó dựa trên đầu vào mới và có thể xử lý các đầu vào có độ dài thay đổi để nâng cao khả năng hiểu tác vụ của NN.
Kiến trúc LNN khác với các mạng thần kinh truyền thống do khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian hoặc liên tục một cách hiệu quả. Nếu có dữ liệu mới, LNN có thể thay đổi số lượng nơ-ron và kết nối trên mỗi lớp.
Những người tiên phong của Liquid Neural Network, Ramin Hasani, Mathias Lechner, và những người khác đã lấy cảm hứng từ tuyến trùng cực nhỏ C.elegans, một loài giun dài 1 mm với hệ thống thần kinh có cấu trúc toàn diện, cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như tìm thức ăn, ngủ và học hỏi từ môi trường xung quanh.
“Nó chỉ có 302 tế bào thần kinh trong hệ thống thần kinh của nó,” Hasani nói, “nhưng nó có thể tạo ra những động lực phức tạp ngoài dự kiến.”
LNN bắt chước các kết nối điện được liên kết với nhau hoặc các xung của sâu để dự đoán hành vi của mạng theo thời gian. Mạng thể hiện trạng thái hệ thống tại bất kỳ thời điểm nào. Đây là một sự khởi đầu từ cách tiếp cận NN truyền thống thể hiện trạng thái hệ thống tại một thời điểm cụ thể.
Do đó, Mạng thần kinh lỏng có hai tính năng chính:
- Kiến trúc động: Các nơ-ron của nó biểu cảm hơn các nơ-ron của mạng nơ-ron thông thường, khiến cho LNN dễ hiểu hơn. Họ có thể xử lý dữ liệu tuần tự theo thời gian thực một cách hiệu quả.
- Không ngừng học tập & khả năng thích ứng: LNN thích ứng với việc thay đổi dữ liệu ngay cả sau khi đào tạo, bắt chước bộ não của các sinh vật sống chính xác hơn so với các NN truyền thống ngừng học thông tin mới sau giai đoạn đào tạo mô hình. Do đó, LNN không yêu cầu một lượng lớn dữ liệu đào tạo được gắn nhãn để tạo ra kết quả chính xác.
Vì các tế bào thần kinh LLM cung cấp các kết nối phong phú có thể thể hiện nhiều thông tin hơn nên chúng có kích thước nhỏ hơn so với các mạng NN thông thường. Do đó, các nhà nghiên cứu sẽ dễ dàng giải thích cách một LNN đưa ra quyết định. Ngoài ra, kích thước mô hình nhỏ hơn và tính toán ít hơn có thể giúp chúng có thể mở rộng ở cấp độ doanh nghiệp. Hơn nữa, các mạng này có khả năng phục hồi tốt hơn đối với nhiễu và nhiễu trong tín hiệu đầu vào so với mạng NN.
3 trường hợp sử dụng chính của mạng nơ-ron lỏng
Mạng thần kinh lỏng tỏa sáng trong các trường hợp sử dụng liên quan đến dữ liệu tuần tự liên tục, chẳng hạn như:
1. Dự báo & xử lý dữ liệu chuỗi thời gian
Các nhà nghiên cứu phải đối mặt với một số thách thức trong khi lập mô hình dữ liệu chuỗi thời gian, bao gồm các phụ thuộc thời gian, tính không cố định và nhiễu trong dữ liệu chuỗi thời gian.
Mạng thần kinh lỏng được xây dựng có mục đích để xử lý và dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian. Theo Hasani, dữ liệu chuỗi thời gian rất quan trọng và phổ biến để hiểu thế giới một cách chính xác. “Thế giới thực là tất cả về trình tự. Ngay cả nhận thức của chúng tôi —- bạn không nhận thức được hình ảnh, bạn đang nhận thức chuỗi hình ảnh,” , ông nói.
2. Xử lý hình ảnh & video
LNN có thể thực hiện các tác vụ xử lý hình ảnh và dựa trên tầm nhìn, chẳng hạn như theo dõi đối tượng, phân đoạn hình ảnh và nhận dạng. Bản chất năng động của chúng cho phép chúng liên tục cải thiện dựa trên sự phức tạp của môi trường, các mô hình và động lực học theo thời gian.
Ví dụ, các nhà nghiên cứu tại MIT phát hiện ra rằng máy bay không người lái có thể được hướng dẫn bởi một mô hình LNN nhỏ 20,000 tham số hoạt động tốt hơn trong việc điều hướng các môi trường chưa từng thấy trước đây so với các mạng thần kinh khác. Những khả năng điều hướng tuyệt vời này có thể được sử dụng để chế tạo các phương tiện tự trị chính xác hơn.
3. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên
Do khả năng thích ứng, khả năng học tập theo thời gian thực và cấu trúc liên kết động, Mạng thần kinh lỏng rất tốt trong việc hiểu các chuỗi văn bản Ngôn ngữ tự nhiên dài.
Xem xét phân tích tình cảm, một nhiệm vụ NLP nhằm mục đích hiểu cơ bản cảm xúc đằng sau văn bản. Khả năng học hỏi từ dữ liệu thời gian thực của LNN giúp họ phân tích phương ngữ đang phát triển và các cụm từ mới cho phép phân tích cảm tính chính xác hơn. Các khả năng tương tự cũng có thể hữu ích trong dịch máy.
Hạn chế & Thách thức của Mạng lưới thần kinh lỏng
Mặc dù Mạng thần kinh lỏng đã loại bỏ các mạng thần kinh truyền thống không linh hoạt, hoạt động trên các mẫu cố định và không phụ thuộc vào ngữ cảnh. Nhưng họ cũng có một số hạn chế và thách thức.
1. Vấn đề về độ dốc biến mất
Giống như các mô hình liên tục theo thời gian khác, LNN có thể gặp phải vấn đề biến mất độ dốc khi được đào tạo với độ dốc giảm dần. Trong mạng lưới thần kinh sâu, vấn đề độ dốc biến mất xảy ra khi độ dốc được sử dụng để cập nhật trọng số của mạng lưới thần kinh trở nên cực kỳ nhỏ. Sự cố này ngăn mạng lưới thần kinh đạt được trọng số tối ưu. Điều này có thể hạn chế khả năng học hỏi các phụ thuộc lâu dài một cách hiệu quả.
2. Điều chỉnh tham số
Giống như các mạng thần kinh khác, LNN cũng liên quan đến thách thức điều chỉnh tham số. Điều chỉnh tham số tốn nhiều thời gian và chi phí đối với Mạng thần kinh lỏng. LNN có nhiều tham số, bao gồm lựa chọn ODE (Phương trình vi phân thông thường) bộ giải, tham số chuẩn hóa và kiến trúc mạng, phải được điều chỉnh để đạt được hiệu suất tốt nhất.
Việc tìm các cài đặt thông số phù hợp thường đòi hỏi một quá trình lặp đi lặp lại, điều này cần có thời gian. Nếu điều chỉnh tham số không hiệu quả hoặc không được thực hiện chính xác, nó có thể dẫn đến phản hồi mạng dưới mức tối ưu và giảm hiệu suất. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu đang cố gắng khắc phục vấn đề này bằng cách tìm ra cách cần ít tế bào thần kinh hơn để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.
3. Thiếu văn học
Mạng thần kinh lỏng có tài liệu hạn chế về triển khai, ứng dụng và lợi ích. Nghiên cứu hạn chế khiến cho việc hiểu tiềm năng và hạn chế tối đa của LNN trở nên khó khăn. Chúng ít được công nhận rộng rãi hơn so với Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN), RNN hoặc kiến trúc máy biến áp. Các nhà nghiên cứu vẫn đang thử nghiệm các trường hợp sử dụng tiềm năng của nó.
Mạng nơ-ron đã phát triển từ MLP (Multi-Layer Perceptron) thành Mạng nơ-ron lỏng. LNN năng động, thích ứng, hiệu quả và mạnh mẽ hơn so với mạng thần kinh truyền thống và có nhiều trường hợp sử dụng tiềm năng.
Chúng tôi xây dựng trên vai những người khổng lồ; khi AI tiếp tục phát triển nhanh chóng, chúng ta sẽ thấy các kỹ thuật tiên tiến mới giải quyết các thách thức và hạn chế của các kỹ thuật hiện tại với các lợi ích bổ sung.
Để biết thêm nội dung liên quan đến AI, hãy truy cập đoàn kết.ai
