Neural Network (Mạng nơ-ron nhân tạo) – Cái nôi của Deep Learning

Tags: deep learning, machine learning, neural network

Anh em có tò mò về cách máy tính có thể “học” và đưa ra những dự đoán chính xác như con người? Bí mật nằm ở Neural Network, một mô hình lấy cảm hứng từ chính bộ não của chúng ta – nơi chứa đựng sự thông minh và khả năng xử lý thông tin phức tạp.

Hãy cùng Click Digital khám phá hành trình từ những ý tưởng sơ khai đến sự bùng nổ của Deep Learning, dựa trên nền tảng vững chắc của Neural Network.

Nguồn Gốc Của Mạng Neuron Nhân Tạo

Làm sao để tạo ra một thuật toán thông minh như con người? Liệu chúng ta có thể học hỏi từ cách bộ não hoạt động để tạo ra những cỗ máy thông minh? Câu trả lời chính là Neural Network – mạng neuron nhân tạo.

Bộ não con người, một kỳ quan của tự nhiên, được cấu tạo bởi hàng tỷ tế bào thần kinh (neuron) kết nối với nhau. Mỗi neuron có 3 thành phần chính:

• Sợi nhánh (Dendrite): Nhận tín hiệu điện từ các neuron khác.
• Nhân tế bào (Nucleus): Xử lý tín hiệu.
• Sợi trục (Axon): Truyền tín hiệu đến các neuron khác.

Sợi nhánh nhận input, nhân tế bào xử lý, sợi trục truyền output. Nghe có vẻ đơn giản, nhưng hàng tỷ neuron kết nối với nhau tạo nên một hệ thống phức tạp giúp chúng ta suy nghĩ, học hỏi và thực hiện các tác vụ phức tạp.

Từ sự hiểu biết về bộ não, con người đã tạo ra đơn vị neuron nhân tạo (artificial neuron unit):

Đơn vị neuron nhân tạo là phiên bản đơn giản hóa của neuron thần kinh. Nó nhận input là một hoặc nhiều số thực, xử lý thông qua một hàm, và cho ra output là một số thực khác.

Hàm xử lý này thường là một hàm tuyến tính kết hợp với một hàm kích hoạt (activation function). Hàm tuyến tính thực hiện phép tính tổng trọng số (weighted sum) của các input, trong khi hàm kích hoạt giới hạn output trong một phạm vi nhất định, ví dụ như từ 0 đến 1.

Kết hợp nhiều đơn vị neuron nhân tạo lại với nhau, chúng ta có mạng neuron nhân tạo (artificial neural network – ANN). ANN được kỳ vọng có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác từ dữ liệu đầu vào.

Tuy nhiên, cần lưu ý:

• Hiểu biết của con người về bộ não vẫn còn hạn chế. Chúng ta vẫn đang khám phá những bí mật của não bộ.
• Bắt chước mù quáng những đặc điểm sinh học của não người có thể không tạo ra “trí thông minh”. Thay vào đó, chúng ta cần tập trung vào việc xây dựng các nguyên tắc kỹ thuật và những nguyên lý thiết kế hiệu quả.
• Mặc dù đơn giản, những mô hình neuron nhân tạo vẫn có thể tạo ra những thuật toán mạnh mẽ và được ứng dụng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực.

Bảng so sánh Neural Network và Bộ não con người:

Tính năng	Bộ não con người	Neural Network
Cấu trúc	Hàng tỷ neuron kết nối với nhau, tạo thành mạng lưới phức tạp.	Các đơn vị neuron nhân tạo được sắp xếp thành các lớp (layer) và kết nối với nhau theo kiến trúc mạng.
Xử lý thông tin	Các tín hiệu điện được truyền qua các neuron, xử lý bởi nhân tế bào.	Các số thực được truyền qua các đơn vị neuron, xử lý thông qua các hàm tuyến tính và hàm kích hoạt.
Học hỏi	Học hỏi dựa trên kinh nghiệm và sự tương tác với môi trường.	Học hỏi thông qua huấn luyện trên tập dữ liệu lớn, điều chỉnh trọng số và bias của các đơn vị neuron.
Khả năng	Suy nghĩ, học hỏi, cảm xúc, sáng tạo…	Xử lý thông tin, phân loại, dự đoán, nhận diện…
Ưu điểm	Khả năng xử lý thông tin phức tạp, thích ứng với môi trường thay đổi.	Khả năng học hỏi từ dữ liệu lớn, hiệu quả cao trong các tác vụ cụ thể.
Nhược điểm	Hạn chế về khả năng tính toán nhanh, dễ bị ảnh hưởng bởi cảm xúc, dễ mắc lỗi.	Cần lượng dữ liệu lớn để huấn luyện, dễ bị quá khớp (overfitting).

Deep Learning – Sự Trỗi Dậy Của Neural Network

Neural Network đã xuất hiện từ những năm 60 của thế kỷ trước, nhưng chỉ thực sự bùng nổ vào khoảng năm 2005 với tên gọi mới: Deep Learning.

Tại sao lại là lúc này?

• Dữ liệu lớn (Big Data): Sự bùng nổ về lượng dữ liệu do sự phát triển của Internet, điện thoại di động và xu hướng số hóa đã tạo ra cơ hội cho Deep Learning. Các mô hình Neural Network, đặc biệt là các mạng sâu (deep networks), có khả năng khai thác hiệu quả lượng dữ liệu khổng lồ này để học các quy luật ẩn sâu trong dữ liệu.
• Sức mạnh tính toán: Sự phát triển của các bộ vi xử lý mạnh mẽ, đặc biệt là GPU, đã cung cấp năng lực tính toán cần thiết để xây dựng các thuật toán Deep Learning phức tạp. Việc huấn luyện các mạng sâu thường đòi hỏi lượng tính toán khổng lồ, và GPU đã trở thành công cụ không thể thiếu trong việc xây dựng và huấn luyện các mô hình Deep Learning.

Có thể thấy rằng, Big Data và sức mạnh tính toán là hai động lực chính thúc đẩy sự bùng nổ của Deep Learning.

Cách Mà Một Mô Hình Neural Network “Suy Luận”

Để hiểu rõ hơn về Neural Network, chúng ta sẽ đi sâu vào cách một mô hình Neural Network “suy luận” hay đưa ra dự đoán.

Ví dụ:

Giả sử bạn muốn dự đoán khả năng đậu vào trường chuyên của một học sinh dựa trên điểm thi 3 môn: Toán, Văn và môn chuyên.

Công thức dự đoán:

      Probability = σ(w1 * x1 + w2 * x2 + w3 * x3 + b)

Trong đó:

• x1, x2, x3: Điểm thi 3 môn (Input).
• w1, w2, w3: Hệ số của mỗi môn (Weight).
• b: Tham số (Bias).
• σ(x) = 1 / (1 + e^-x): Hàm Sigmoid.

Bắt đầu phân tích từng bước:

1. Tính tổng trọng số (weighted sum): Mô hình nhân điểm thi với hệ số tương ứng rồi cộng các tích lại.
2. Cộng bias: Mô hình cộng thêm tham số b vào kết quả trên.
3. Áp dụng hàm Sigmoid: Hàm Sigmoid chuyển đổi kết quả thành một số thực từ 0 đến 1, đại diện cho xác suất đậu.

Một số thuật ngữ:

• Weight: Hệ số của mỗi input, quyết định mức độ ảnh hưởng của input đó đến output.
• Bias: Tham số điều chỉnh output, cho phép mô hình “dịch chuyển” output lên hoặc xuống.
• Activation: Output của một neuron, thường được tính bằng hàm activation function.
• Activation function: Hàm toán học giúp chuyển đổi kết quả tính toán thành output mong muốn.

Tổng quát, mô hình trên có thể được coi như một neuron trong Neural Network.

Kiến Trúc Của Một Neural Network

Neural Network được tạo nên từ nhiều neuron liên kết với nhau. Các neuron được sắp xếp thành các lớp (layer), mỗi lớp nhận input từ lớp trước và output ra kết quả cho lớp sau.

Một số khái niệm:

• Layer: Tập hợp các neuron nhận các input giống nhau từ layer trước và cùng output ra các con số truyền vào input của layer tiếp theo.
• Input layer: Lớp đầu tiên, nhận input của mô hình.
• Output layer: Lớp cuối cùng, xuất ra kết quả dự đoán của mô hình.
• Hidden layers: Các lớp nằm giữa input và output layer.
• Dense layer (fully-connected layer): Loại layer trong đó mỗi neuron được nối với tất cả các neuron ở layer trước.

Neural Network phải có ít nhất 1 input layer và 1 output layer, có thể có 0, 1 hoặc nhiều hidden layer. Số lượng layer của Neural Network quyết định độ “sâu” của mô hình, từ đó tạo nên thuật ngữ Deep Learning.

Bảng so sánh các loại layer trong Neural Network:

Loại layer	Mô tả	Ứng dụng
Input layer	Lớp đầu tiên, nhận input của mô hình.	Nhận dữ liệu đầu vào, ví dụ: hình ảnh, văn bản, số liệu…
Output layer	Lớp cuối cùng, xuất ra kết quả dự đoán của mô hình.	Xuất ra kết quả dự đoán, ví dụ: phân loại, dự đoán giá trị, tạo văn bản…
Hidden layers	Các lớp nằm giữa input và output layer.	Xử lý và trích xuất các đặc trưng ẩn trong dữ liệu, giúp mô hình đưa ra dự đoán chính xác.
Dense layer (fully-connected layer)	Loại layer trong đó mỗi neuron được nối với tất cả các neuron ở layer trước.	Phổ biến trong nhiều ứng dụng, có khả năng học các mối tương quan phức tạp giữa input và output.
Convolutional layer	Loại layer sử dụng các bộ lọc (filter) để trích xuất các đặc trưng cục bộ trong hình ảnh.	Phù hợp cho các tác vụ xử lý hình ảnh như nhận diện đối tượng, phân loại hình ảnh.
Recurrent layer	Loại layer có khả năng lưu trữ thông tin từ các bước tính toán trước đó, giúp xử lý dữ liệu có tính tuần tự.	Phù hợp cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên như dịch thuật máy, tạo văn bản.

Bảng so sánh các loại mạng Neural Network phổ biến:

Loại mạng	Mô tả	Ưu điểm	Nhược điểm	Ứng dụng
Multilayer Perceptron (MLP)	Mạng neuron nhân tạo bao gồm nhiều lớp hidden layer, kết nối đầy đủ giữa các neuron trong các lớp.	Phổ biến, dễ hiểu và triển khai.	Có thể bị overfitting, khó huấn luyện với dữ liệu lớn, không phù hợp với dữ liệu có cấu trúc phức tạp.	Phân loại, dự đoán, hồi quy.
Convolutional Neural Network (CNN)	Mạng neuron chuyên dụng cho xử lý hình ảnh, sử dụng các convolutional layer để trích xuất các đặc trưng cục bộ trong hình ảnh.	Hiệu quả cao trong xử lý hình ảnh, khả năng học các đặc trưng không gian của hình ảnh.	Cần lượng dữ liệu lớn để huấn luyện, khó điều chỉnh kiến trúc mạng.	Nhận diện đối tượng, phân loại hình ảnh, phân đoạn hình ảnh.
Recurrent Neural Network (RNN)	Mạng neuron chuyên dụng cho xử lý dữ liệu có tính tuần tự, sử dụng các recurrent layer để lưu trữ thông tin từ các bước tính toán trước đó.	Hiệu quả cao trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khả năng học các mối quan hệ giữa các yếu tố trong chuỗi dữ liệu.	Khó huấn luyện, dễ bị gradient vanishing hoặc exploding.	Dịch thuật máy, tạo văn bản, phân tích sentiment.
Long Short-Term Memory (LSTM)	Biến thể của RNN được thiết kế để giải quyết vấn đề gradient vanishing và exploding, sử dụng các gate để kiểm soát luồng thông tin trong mạng.	Giải quyết vấn đề gradient vanishing, khả năng nhớ dài hạn tốt hơn RNN.	Phức tạp hơn RNN, còn nhiều hạn chế.	Dịch thuật máy, tạo văn bản, phân tích sentiment.
Generative Adversarial Network (GAN)	Mạng neuron bao gồm hai phần: generator và discriminator, cạnh tranh với nhau để tạo ra dữ liệu giả giống như dữ liệu thật.	Khả năng tạo ra dữ liệu giả rất giống thật, có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.	Khó huấn luyện, dễ bị mode collapse, không ổn định.	Tạo ảnh, tạo video, tạo nhạc.
Autoencoder	Mạng neuron được huấn luyện để tái tạo lại dữ liệu đầu vào, có thể được sử dụng để trích xuất các đặc trưng ẩn trong dữ liệu.	Khả năng học các đặc trưng ẩn của dữ liệu, có thể được sử dụng cho các tác vụ khác như giảm chiều dữ liệu, phân loại.	Hiệu suất phụ thuộc vào kiến trúc mạng và dữ liệu huấn luyện.	Giảm chiều dữ liệu, phân loại, phát hiện bất thường.
Transformer	Mạng neuron dựa trên cơ chế attention mechanism, cho phép mạng học các mối quan hệ giữa các yếu tố trong chuỗi dữ liệu.	Hiệu quả cao trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khả năng học các mối quan hệ ngữ cảnh.	Phức tạp hơn các mạng neuron truyền thống, còn nhiều hạn chế.	Dịch thuật máy, tạo văn bản, phân loại văn bản.

Bảng so sánh này cung cấp một cái nhìn tổng quan về các loại mạng Neural Network phổ biến, giúp bạn hiểu rõ hơn về điểm mạnh, điểm yếu và các ứng dụng của từng loại mạng.

Việc lựa chọn loại mạng phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu, mục tiêu của tác vụ và nguồn lực sẵn có.

Bảng so sánh các hàm kích hoạt phổ biến

Hàm kích hoạt	Công thức	Ưu điểm	Nhược điểm
Sigmoid	σ(x) = 1 / (1 + e^-x)	Đưa output về khoảng (0, 1), dễ dàng giải thích kết quả.	Có thể bị gradient vanishing khi input quá lớn hoặc quá nhỏ.
ReLU	f(x) = max(0, x)	Giải quyết vấn đề gradient vanishing, tính toán nhanh hơn sigmoid.	Có thể bị gradient dying khi input âm.
Tanh	tanh(x) = (e^x – e^-x) / (e^x + e^-x)	Đưa output về khoảng (-1, 1), có thể hoạt động tốt hơn sigmoid trong một số trường hợp.	Tính toán phức tạp hơn sigmoid.
Softmax	softmax(x)_i = exp(x_i) / sum(exp(x))	Chuyển đổi vector đầu vào thành phân phối xác suất, phù hợp cho các tác vụ phân loại nhiều lớp.	Có thể gây khó khăn trong việc giải thích kết quả.

Bảng tổng hợp các thuật ngữ phổ biến trong Neural Network

Thuật ngữ	Định nghĩa	Ví dụ
Neuron	Đơn vị cơ bản của mạng Neural Network, nhận input, xử lý thông tin và output kết quả.	Một neuron trong lớp hidden layer nhận input từ các neuron trong input layer, xử lý thông tin và truyền output đến các neuron trong lớp hidden layer tiếp theo.
Weight	Hệ số được gán cho mỗi input, quyết định mức độ ảnh hưởng của input đó đến output của neuron.	Weight của một neuron trong lớp hidden layer có thể phản ánh mức độ quan trọng của một pixel cụ thể trong hình ảnh đầu vào đối với việc dự đoán kết quả.
Bias	Tham số điều chỉnh output của neuron, cho phép mô hình “dịch chuyển” output lên hoặc xuống.	Bias của một neuron có thể được điều chỉnh để tăng hoặc giảm xác suất dự đoán của mô hình.
Activation function	Hàm toán học giúp chuyển đổi kết quả tính toán trong neuron thành output mong muốn.	Hàm Sigmoid, ReLU, Tanh… được sử dụng để giới hạn output của neuron trong một phạm vi nhất định.
Layer	Tập hợp các neuron nhận các input giống nhau từ layer trước và cùng output ra các con số truyền vào input của layer tiếp theo.	Input layer, hidden layer, output layer.
Dense layer (fully-connected layer)	Loại layer trong đó mỗi neuron được nối với tất cả các neuron ở layer trước.	Được sử dụng phổ biến trong nhiều ứng dụng Neural Network.
Convolutional layer	Loại layer sử dụng các bộ lọc (filter) để trích xuất các đặc trưng cục bộ trong hình ảnh.	Được sử dụng trong các tác vụ xử lý hình ảnh như nhận diện đối tượng, phân loại hình ảnh.
Recurrent layer	Loại layer có khả năng lưu trữ thông tin từ các bước tính toán trước đó, giúp xử lý dữ liệu có tính tuần tự.	Được sử dụng trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên như dịch thuật máy, tạo văn bản.
Forward propagation	Quá trình tính toán trong Neural Network từ input layer đến output layer, dựa trên các trọng số và bias đã được huấn luyện.	Mô hình nhận input, tính toán output của từng layer và truyền output của layer trước đến layer sau.
Backpropagation	Thuật toán tính toán gradient của hàm loss function, giúp cập nhật các trọng số và bias để tối ưu hóa mô hình.	Thuật toán backpropagation được sử dụng để “học” từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất dự đoán của mô hình.
Loss function	Hàm đo lường sai số giữa output của mô hình và nhãn thực tế, được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình.	Hàm Mean Squared Error (MSE), Cross-Entropy… được sử dụng để đo lường sai số trong các tác vụ khác nhau.
Gradient descent	Thuật toán tối ưu hóa giúp tìm kiếm giá trị tối ưu của các trọng số và bias trong mô hình Neural Network, nhằm giảm thiểu giá trị của hàm loss function.	Thuật toán Gradient Descent là một trong những thuật toán phổ biến nhất được sử dụng để huấn luyện mô hình Neural Network.
Overfitting	Hiện tượng mô hình học quá tốt trên tập dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất kém trên tập dữ liệu kiểm tra.	Overfitting có thể xảy ra khi mô hình quá phức tạp so với dữ liệu huấn luyện.
Regularization	Kỹ thuật giúp giảm thiểu overfitting, bằng cách thêm các ràng buộc hoặc phạt đối với trọng số của mô hình.	L1 regularization, L2 regularization… là các kỹ thuật phổ biến giúp kiểm soát độ phức tạp của mô hình.

Bảng so sánh các phương pháp huấn luyện Neural Network

Phương pháp	Mô tả	Ưu điểm	Nhược điểm
Gradient Descent	Thuật toán tối ưu hóa cơ bản, tính toán gradient của hàm loss function và cập nhật trọng số và bias theo hướng giảm giá trị loss.	Đơn giản, dễ hiểu và triển khai.	Có thể bị mắc kẹt trong điểm tối ưu cục bộ, tốc độ hội tụ chậm.
Stochastic Gradient Descent (SGD)	Thay vì cập nhật trọng số và bias trên toàn bộ tập dữ liệu, SGD chỉ sử dụng một mẫu dữ liệu ngẫu nhiên nhỏ để cập nhật.	Tốc độ hội tụ nhanh hơn Gradient Descent.	Có thể gây nhiễu trong quá trình huấn luyện, dễ bị stuck trong điểm tối ưu cục bộ.
Mini-Batch Gradient Descent	Kết hợp ưu điểm của Gradient Descent và SGD, sử dụng một nhóm dữ liệu nhỏ (mini-batch) để cập nhật trọng số và bias.	Tốc độ hội tụ nhanh, giảm thiểu nhiễu trong quá trình huấn luyện.	Cần chọn kích thước mini-batch phù hợp.
Momentum	Thêm một thuật ngữ momentum vào quá trình cập nhật trọng số và bias, giúp tăng tốc độ hội tụ và giảm thiểu hiện tượng stuck trong điểm tối ưu cục bộ.	Tăng tốc độ hội tụ, ổn định hơn SGD.	Có thể gây khó khăn trong việc điều chỉnh tham số momentum.
Adagrad	Điều chỉnh tốc độ học (learning rate) cho từng trọng số và bias, giúp tăng tốc độ hội tụ và giảm thiểu hiện tượng stuck trong điểm tối ưu cục bộ.	Tự động điều chỉnh tốc độ học, phù hợp cho các trường hợp có nhiều biến đổi.	Có thể hội tụ chậm trong giai đoạn đầu của huấn luyện.
RMSprop	Giải quyết vấn đề hội tụ chậm của Adagrad bằng cách sử dụng một thuật ngữ exponential moving average để tính toán tốc độ học.	Tốc độ hội tụ nhanh hơn Adagrad, ổn định hơn.	Cần chọn tham số decay rate phù hợp.
Adam	Kết hợp ưu điểm của Momentum và RMSprop, sử dụng cả momentum và exponential moving average để tính toán tốc độ học.	Tốc độ hội tụ nhanh, ổn định, phù hợp với nhiều loại dữ liệu.	Có thể bị overfitting nếu không điều chỉnh tham số phù hợp.

Bảng này cung cấp một cái nhìn tổng quan về các phương pháp huấn luyện phổ biến trong Neural Network.

Lưu ý rằng, mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng.

Việc chọn lựa phương pháp huấn luyện phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu, kiến trúc mạng, và mục tiêu huấn luyện.

Bảng so sánh các ứng dụng phổ biến của Deep Learning

Lĩnh vực	Ứng dụng	Ví dụ
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)	Dịch thuật máy, tạo văn bản, phân tích sentiment, trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản.	Google Translate, ChatGPT, Sentiment analysis tools, Chatbots, Text summarizers.
Nhận diện hình ảnh	Phân loại hình ảnh, nhận diện đối tượng, phân đoạn hình ảnh, tạo ảnh, tìm kiếm hình ảnh.	Google Photos, Face Recognition systems, Self-driving cars, Image generators, Image search engines.
Âm nhạc	Tạo nhạc, phân loại nhạc, khuyến nghị nhạc, phân tích âm nhạc.	AI music composers, Music classification software, Music recommendation services, Music analysis tools.
Y tế	Chẩn đoán bệnh, phát hiện bệnh sớm, cá nhân hóa điều trị, phân tích hình ảnh y tế.	Medical imaging analysis tools, Disease prediction models, Personalized medicine applications.
Tài chính	Phát hiện gian lận, dự đoán thị trường chứng khoán, quản lý rủi ro, khuyến nghị đầu tư.	Fraud detection systems, Stock market prediction models, Risk management tools, Investment recommendation systems.
An ninh mạng	Phát hiện tấn công mạng, phân loại malware, phân tích hành vi mạng.	Intrusion detection systems, Malware analysis tools, Network traffic analysis tools.
Giáo dục	Hỗ trợ học tập, cá nhân hóa giáo dục, đánh giá học sinh.	Online learning platforms, Personalized learning systems, Automated grading systems.
Sản xuất	Tự động hóa, kiểm tra chất lượng, dự đoán lỗi.	Automated production lines, Quality control systems, Predictive maintenance systems.
Bán lẻ	Khuyến nghị sản phẩm, quảng cáo cá nhân hóa, phân tích hành vi khách hàng.	E-commerce recommendation engines, Personalized advertising platforms, Customer behavior analysis tools.
Giao thông	Xe tự lái, hệ thống điều khiển giao thông, dự báo giao thông.	Self-driving cars, Traffic control systems, Traffic prediction models.

Bảng này cung cấp một cái nhìn tổng quan về các ứng dụng đa dạng của Deep Learning trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Deep Learning đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi và mang lại những lợi ích to lớn cho đời sống con người.

Ví Dụ: Nhận Diện Chữ Số Viết Tay

Hãy thử giải quyết bài toán nhận diện chữ số viết tay bằng Neural Network.

Input: Một tấm ảnh trắng đen (kích thước 28×28 pixel) về chữ số viết tay.
Output: Một con số (từ 0-9) phản ánh đúng chữ số viết tay thể hiện trong ảnh.

Tấm ảnh được biểu diễn dưới dạng một ma trận 2 chiều kích thước 28 dòng 28 cột, với giá trị của mỗi pixel từ 0 (màu đen) đến 1 (màu trắng).

Kiến trúc mô hình:

Mô hình này có 3 dense layer, layer đầu tiên có 16 units, layer tiếp theo có 16 units, layer cuối cùng 10 units, tổng cộng là 42 neuron units.

Điểm đặc biệt:

• Trọng số và bias được mô hình tự động “học” bằng thuật toán gradient descent.
• Mô hình tự động tìm ra những đặc trưng cần thiết của tấm ảnh để đưa ra dự đoán chính xác.

Quá trình “suy luận”:

• Lan truyền xuôi (forward propagation): Mô hình tính toán trong từng unit lần lượt từng layer từ trái sang phải, layer sau tính toán dựa trên kết quả của layer trước.
• Output layer: 10 unit ứng với 10 con số dự đoán. Unit có giá trị lớn nhất (gần với 1 nhất) đại diện cho kết quả dự đoán của mô hình.

Nhận xét

Neural Network, cái nôi của Deep Learning, là một lĩnh vực đầy tiềm năng và đang phát triển nhanh chóng. Nó đã cách mạng hóa nhiều ngành nghề, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện hình ảnh đến y tế, tài chính, và nhiều lĩnh vực khác.

Tuy nhiên, Neural Network cũng là một lĩnh vực phức tạp, đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về toán học, thống kê, và khoa học máy tính. Việc hiểu rõ về Neural Network, các thuật toán huấn luyện, các kiến trúc mạng, và các ứng dụng thực tế là điều cần thiết để khai thác tối đa tiềm năng của nó.

Sự phát triển của Neural Network và Deep Learning đang mở ra nhiều cơ hội mới cho con người, đồng thời cũng đặt ra nhiều thách thức cần được giải quyết trong tương lai.

Kết luận

Neural Network là một lĩnh vực phức tạp và đầy tiềm năng. Bài viết này chỉ là một giới thiệu sơ lược về khái niệm và lịch sử của Neural Network. Để hiểu sâu hơn về lĩnh vực này, bạn cần tìm hiểu thêm về các thuật toán huấn luyện, các kiến trúc mạng phổ biến, và các ứng dụng thực tế của Deep Learning.

Khả năng “tự học” là điều khiến Neural Network trở nên mạnh mẽ, trở thành nền móng của Deep Learning và được áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực.

Bạn có muốn tìm hiểu thêm về cách Neural Network “học” như thế nào? Hãy theo dõi những bài viết tiếp theo của Click Digital để khám phá thêm về Deep Learning!

[++++]

• Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/