Deep learning là gì? Các công bố khoa học về Deep learning

Deep learning là một phương pháp học máy (machine learning) được xây dựng trên cơ sở của mạng nơ-ron nhân tạo, giúp máy tính tự động học từ dữ liệu. Deep learning sử dụng một mạng nơ-ron nhân tạo sâu (deep neural network) có khả năng học và trích xuất các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu đầu vào. Mạng nơ-ron sâu có nhiều lớp ẩn (hidden layers) giúp xử lý các thông tin phức tạp và tăng khả năng hiểu và dự đoán. Deep learning được sử dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, và tự động lái xe, v.v.
Deep learning là một phương pháp học máy dựa trên cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo sâu. Các mạng nơ-ron sâu có thể có hàng trăm hoặc thậm chí hàng ngàn lớp ẩn, trở nên rất phức tạp và mạnh mẽ trong việc xử lý thông tin.

Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong việc học các đặc trưng từ dữ liệu đầu vào. Deep learning cho phép máy tính tự động học từ dữ liệu và trích xuất các đặc trưng cần thiết để thực hiện các tác vụ như nhận dạng, phân loại và dự đoán.

Mạng nơ-ron sâu được cấu trúc dưới dạng một chuỗi các lớp nơ-ron, trong đó mỗi lớp liên kết với lớp trước và sau nó. Các nơ-ron trong mỗi lớp kết nối với các nơ-ron trong các lớp kế tiếp thông qua các trọng số. Những trọng số này được điều chỉnh thông qua quá trình huấn luyện để tối ưu hóa hiệu suất của mạng.

Quá trình huấn luyện mạng nơ-ron sâu bao gồm việc truyền thuận (forward propagation) dữ liệu qua mạng, tính toán giá trị dự đoán và so sánh với giá trị thực tế để tính toán mất mát (loss). Sau đó, quá trình lan truyền ngược (backpropagation) được sử dụng để điều chỉnh các trọng số của mạng, giúp cải thiện khả năng dự đoán. Các kỹ thuật tối ưu hóa như gradient descent cũng được sử dụng để tìm ra các trọng số tối ưu nhất.

Deep learning đã mang lại những thành tựu ấn tượng trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, trong nhận dạng hình ảnh, các mạng nơ-ron sâu đã đạt được kết quả vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng vật thể và nhận dạng chữ viết tay đều được cải thiện đáng kể bằng deep learning.