Mạng thần kinh so với học sâu: Chúng khác nhau như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta trong thế giới công nghệ ngày nay. Mặc dù một số người sử dụng mạng thần kinh và học sâu thay thế cho nhau, nhưng những tiến bộ, tính năng và ứng dụng của chúng khác nhau.

Vậy mạng nơ-ron và mô hình học sâu là gì và chúng khác nhau như thế nào?

Mạng lưới thần kinh là gì?

Mạng nơ-ron hay còn gọi là mạng lưới thần kinh được mô phỏng theo bộ não con người. Họ phân tích dữ liệu phức tạp, hoàn thành các phép toán, tìm kiếm các mẫu và sử dụng thông tin thu thập được để đưa ra dự đoán và phân loại. Và cũng giống như bộ não, mạng nơ-ron AI có một đơn vị chức năng cơ bản được gọi là nơ-ron. Những tế bào thần kinh này, còn được gọi là các nút, truyền thông tin trong mạng.

Một mạng thần kinh cơ bản có các nút được kết nối với nhau trong các lớp đầu vào, ẩn và đầu ra. Lớp đầu vào xử lý và phân tích thông tin trước khi gửi nó đến lớp tiếp theo.

Lớp ẩn nhận dữ liệu từ lớp đầu vào hoặc các lớp ẩn khác. Sau đó, lớp ẩn tiếp tục xử lý và phân tích dữ liệu bằng cách áp dụng một tập hợp các phép toán để chuyển đổi và trích xuất các tính năng có liên quan từ dữ liệu đầu vào.

Đây là lớp đầu ra cung cấp thông tin cuối cùng bằng cách sử dụng các tính năng được trích xuất. Lớp này có thể có một hoặc nhiều nút, tùy thuộc vào kiểu thu thập dữ liệu. Đối với phân loại nhị phân—một vấn đề có/không—đầu ra sẽ có một nút hiển thị kết quả 1 hoặc 0.

Có nhiều loại mạng thần kinh AI khác nhau.

1. Mạng thần kinh FeedForward

Mạng thần kinh Feedforward, chủ yếu được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt, truyền thông tin theo một hướng. Điều này có nghĩa là mọi nút trong một lớp được liên kết với mọi nút trong lớp tiếp theo, với thông tin truyền đi một chiều cho đến khi nó đến được nút đầu ra. Đây là một trong những loại mạng lưới thần kinh đơn giản nhất.

2. Mạng thần kinh hồi quy

Dạng mạng thần kinh này hỗ trợ việc học lý thuyết. Mạng thần kinh tái phát được sử dụng cho dữ liệu tuần tự, như ngôn ngữ tự nhiên và âm thanh. Chúng cũng được sử dụng cho các ứng dụng chuyển văn bản thành giọng nói cho Android và iPhone. Và không giống như các mạng nơ ron chuyển tiếp xử lý thông tin theo một hướng, các mạng nơ ron hồi quy sử dụng dữ liệu từ nơ ron xử lý và gửi lại vào mạng.

Tùy chọn trả lại này rất quan trọng khi hệ thống đưa ra các dự đoán sai. Mạng thần kinh hồi quy có thể cố gắng tìm ra lý do dẫn đến kết quả không chính xác và điều chỉnh cho phù hợp.

3. Mạng thần kinh tích chập

Các mạng thần kinh truyền thống đã được thiết kế để xử lý các đầu vào có kích thước cố định, nhưng các mạng thần kinh tích chập (CNN) có thể xử lý dữ liệu có kích thước khác nhau. CNN là lý tưởng để phân loại dữ liệu trực quan như hình ảnh và video có độ phân giải và tỷ lệ khung hình khác nhau. Chúng cũng rất hữu ích cho các ứng dụng nhận dạng hình ảnh.

4. Mạng thần kinh giải mã

Mạng thần kinh này còn được gọi là mạng thần kinh tích chập chuyển vị. Nó ngược lại với một mạng tích chập.

Trong một mạng thần kinh tích chập, hình ảnh đầu vào được xử lý thông qua các lớp tích chập để trích xuất các tính năng quan trọng. Đầu ra này sau đó được xử lý thông qua một loạt các lớp được kết nối, các lớp này thực hiện phân loại—gán tên hoặc nhãn cho hình ảnh đầu vào dựa trên các tính năng của nó. Điều này rất hữu ích cho việc nhận dạng đối tượng và phân đoạn hình ảnh.

Tuy nhiên, trong một mạng thần kinh giải chập, bản đồ đặc trưng trước đây là đầu ra sẽ trở thành đầu vào. Bản đồ tính năng này là một mảng giá trị ba chiều và không được gộp để tạo thành hình ảnh gốc với độ phân giải không gian tăng lên.

5. Mạng nơ-ron mô-đun

Mạng thần kinh này kết hợp các mô-đun được kết nối với nhau, mỗi mô-đun thực hiện một nhiệm vụ phụ cụ thể. Mỗi mô-đun trong mạng mô-đun bao gồm một mạng nơ-ron được thiết kế sẵn để giải quyết một nhiệm vụ phụ như nhận dạng giọng nói hoặc dịch ngôn ngữ.

Mạng thần kinh mô-đun có thể thích ứng và hữu ích để xử lý đầu vào với dữ liệu rất khác nhau.

Học sâu là gì?

Học sâu, một tiểu thể loại của học máy, liên quan đến việc đào tạo các mạng lưới thần kinh để tự động học hỏi và phát triển một cách độc lập mà không cần được lập trình để làm như vậy.

Học sâu có phải là trí tuệ nhân tạo không? Đúng. Nó là động lực thúc đẩy nhiều ứng dụng AI và dịch vụ tự động hóa, giúp người dùng thực hiện các tác vụ mà ít cần sự can thiệp của con người. ChatGPT là một trong những ứng dụng AI có một số ứng dụng thực tế.

Có nhiều lớp ẩn giữa lớp đầu vào và đầu ra của deep learning. Điều này cho phép mạng thực hiện các hoạt động cực kỳ phức tạp và liên tục học hỏi khi các biểu diễn dữ liệu đi qua các lớp.

Học sâu đã được áp dụng để nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói, tổng hợp video và khám phá thuốc. Ngoài ra, nó còn được áp dụng cho những sáng tạo phức tạp, chẳng hạn như ô tô tự lái, sử dụng thuật toán học sâu để xác định chướng ngại vật và điều hướng xung quanh chúng một cách hoàn hảo.

Bạn phải cung cấp một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn vào mạng để huấn luyện mô hình học sâu. Đây là lúc lan truyền ngược xảy ra: điều chỉnh trọng số và độ lệch của các nơ-ron của mạng cho đến khi mạng có thể dự đoán chính xác đầu ra cho dữ liệu đầu vào mới.

Mạng thần kinh so với học sâu: giải thích sự khác biệt

Mạng lưới thần kinh và mô hình học sâu là tập hợp con của học máy. Tuy nhiên, chúng khác nhau theo nhiều cách khác nhau.

lớp

Mạng nơ-ron thường được tạo thành từ lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra. Trong khi đó, các mô hình học sâu bao gồm một số lớp mạng lưới thần kinh.

Phạm vi

Mặc dù các mô hình học sâu kết hợp mạng lưới thần kinh, nhưng chúng vẫn là một khái niệm khác với mạng lưới thần kinh. Các ứng dụng của mạng nơ-ron bao gồm nhận dạng mẫu, nhận dạng khuôn mặt, dịch máy và nhận dạng trình tự.

Trong khi đó, bạn có thể sử dụng các mạng học sâu để quản lý quan hệ khách hàng, xử lý lời nói và ngôn ngữ, khôi phục hình ảnh, khám phá thuốc, v.v.

Mạng lưới thần kinh yêu cầu sự can thiệp của con người, vì các kỹ sư phải xác định thứ bậc của các tính năng theo cách thủ công. Tuy nhiên, các mô hình học sâu có thể tự động xác định thứ bậc của các tính năng bằng cách sử dụng bộ dữ liệu được gắn nhãn và dữ liệu thô phi cấu trúc.

Hiệu suất

Mạng lưới thần kinh mất ít thời gian hơn để đào tạo, nhưng có độ chính xác thấp hơn khi so sánh với học sâu; học sâu phức tạp hơn. Ngoài ra, các mạng thần kinh được biết là diễn giải các nhiệm vụ kém mặc dù hoàn thành nhanh.

tính toán

Học sâu là một mạng lưới thần kinh phức tạp có thể phân loại và giải thích dữ liệu thô với ít sự can thiệp của con người nhưng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn. Mạng nơ-ron là một tập hợp con đơn giản hơn của máy học có thể được đào tạo bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu nhỏ hơn với ít tài nguyên tính toán hơn, nhưng khả năng xử lý dữ liệu phức tạp của chúng bị hạn chế.

Mạng thần kinh không giống như học sâu

Mặc dù được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng mạng thần kinh và học sâu là khác nhau. Họ có các phương pháp đào tạo và mức độ chính xác khác nhau. Tuy nhiên, các mô hình học sâu tiên tiến hơn và tạo ra kết quả với độ chính xác cao hơn, vì chúng có thể học độc lập mà ít có sự can thiệp của con người.