Những thuật toán deep learning cần biết

Deep learning có rất nhiều điều thú vị mà bạn cần tìm hiểu. Hãy bắt đầu từ những thuật toán deep learning cơ bản dưới đây.

Convolutional Neural Networks (CNNs)

Convolutional Neural Networks (CNNs), còn được gọi là ConvNets là mạng thần kinh vượt trội trong lĩnh vực phát hiện đối tượng, nhận diện hình ảnh và phân đoạn. Chúng dùng nhiều lớp để truy xuất tính năng từ dữ liệu sẵn có. CNN chủ yếu bao gồm 4 lớp:

• Convolution layer
• Rectified Linear Unit (ReLU)
• Pooling Layer
• Fully Connected Layer

4 lớp này cung cấp một cơ chế hoạt động cho mạng. Lớp tích chập là lớp đầu tiên trong CNN. Nó có tác dụng lọc các tính năng phức tạp trong dữ liệu. Sau đó, ReLU ánh xạ dữ liệu để huấn luyện mạng. Tiếp theo, quá trình này gửi bản đồ tới lớp tổng hợp, giảm tạo mẫu và chuyển đổi dữ liệu từ 2D sang mảng tuyến tính. Cuối cùng, lớp được kết nối hoàn toàn tạo thành một ma trận tuyến tính phẳng được dùng làm input để phát hiện ảnh hoặc kiểu dữ liệu khác.

Deep Belief Networks

Deep Belief Networks (DBN) là kiến trúc phổ biến khác của deep learning, cho phép mạng này học các mẫu trong dữ liệu với các tính năng trí tuệ nhân tạo. Chúng là lựa chọn lí tưởng cho những nhiệm vụ như phần mềm nhận diện khuôn mặt và phát hiện đặc điểm ảnh.

Cơ chế DBN liên quan tới các lớp khác nhau của Restricted Boltzmann Machines (RBM), là một mạng thần kinh nhân tạo hỗ trợ học và nhận diện các mẫu. Lớp này của DBN tuân theo cách tiếp cận từ trên xuống dưới, cho phép giao tiếp qua hệ thống và các lớp RBM cung cấp cấu trúc mạnh mẽ với khả năng phân loại dữ liệu dựa trên nhiều danh mục khác nhau.

Recurrent Neural Networks (RNNs)

Recurrent Neural Networks (RNNs) là một thuật toán deep learning phổ biến với nhiều ứng dụng. Mạng này nổi tiếng nhờ khả năng xử lý dữ liệu theo chuỗi và thiết kế các mô hình ngôn ngữ. Nó có thể học các họa tiết và dự đoán kết quả mà không cần đề cập tới chúng trong code. Ví dụ, công cụ tìm kiếm Google dùng RNN để tự động hoàn thiện tìm kiếm bằng cách dự đoán tìm kiếm liên quan.

Mạng này hoat động với các lớp node được kết nối với nhau, giúp ghi nhớ và xử lý các chuỗi đầu vào. Sau đó, nó có thể hoạt động thông qua các trình tự đó để tự động dự đoán những kết quả khả thi. Ngoài ra, RNN có thể học từ các đầu vào trước đó, cho phép chúng phát triển với mức độ tiếp xúc nhiều hơn. Vì thế, RNN là lựa chọn lý tưởng cho mô hình hóa ngôn ngữ và theo thứ tự.

Long Short Term Memory Networks (LSTMs)

Long Short Term Memory Networks (LSTMs) là một kiểu Recurrent Neural Network (RNN), khác với những kiểu khác ở khả năng làm việc với dữ liệu dài hạn. Chúng có bộ nhớ đặc biệt và khả năng dự đoán, làm LSTM trở nên lý tưởng cho các ứng dụng như dự đoán chuỗi thời gian, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện giọng nói và sáng tác nhạc.

Mạng LSTM bao gồm các khối bộ nhớ được sắp xếp theo cấu trúc giống chuỗi. Những khối này chứa thông tin liên quan và dữ liệu có thể cung cấp thông tin cho mạng trong tương lai, đồng thời, loại bỏ bất kỳ dữ liệu không cần thiết để duy trì hiệu quả.

Trong khi xử lý dữ liệu, LSTM thay đổi trạng thái ô. Đầu tiên, nó loại bỏ dữ liệu không liên qua qua layer sigmoid. Sau đó, nó xử lý dữ liệu mới, đánh giá các phần cần thiết và thay thế dữ liệu không liên quan trước đó bằng dữ liệu mới. Cuối cùng, nó xác định đầu ra dựa trên trạng thái ô hiện tại đã lọc dữ liệu.

Tính năng xử lý dữ liệu dài hạn khiến LSTM khác biệt với RNN khác, khiến chúng trở thành lựa chọn lý tưởng cho ứng dụng cần những khả năng như vậy.

Generative Adversarial Networks

Generative Adversarial Networks (GANs) là một kiểu thuật toán deep learning hỗ trợ AI tổng quát. Chúng có khả năng học tập không cần giám sát và có thể tự tạo kết quả bằng cách đào tạo thông qua bộ dữ liệu cụ thể để tạo các phiên bản dữ liệu mới.

Mô hình GAN bao gồm hai nhân tố chính: một bộ tạo và một bộ phân biệt. Bộ tạo được huấn luyện để tạo dữ liệu giả dựa trên quá trình học của nó. Ngược lại, bộ phân biệt được huấn luyện để kiểm tra kết quả cho bất kỳ dữ liệu giả hoặc lỗi và khắc phục mô hình dựa trên nó.

GAN được dùng rộng rãi trong việc tạo ảnh, như nâng cao chất lượng đồ họa trong video game, thấu kính hấp dẫn và tạo video… GAN vẫn là một chủ đề nghiên cứu phổ biến trong cộng đồng AI, vì các ứng dụng tiềm năng của chúng rất rộng lớn và đa dạng.

Trên đây là những thuật toán deep learning cơ bản mà mọi lập trình viên đều cần biết. Hi vọng bài viết hữu ích với các bạn.