Học sâu là gì? Các công bố khoa học về Học sâu
Học sâu (deep learning) là một phương pháp học máy trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, trong đó mô hình máy tính được huấn luyện để tự động tìm hiểu, phân tích và ...
Học sâu (deep learning) là một phương pháp học máy trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, trong đó mô hình máy tính được huấn luyện để tự động tìm hiểu, phân tích và rút trích dữ liệu có cấu trúc phức tạp từ dữ liệu đầu vào. Mô hình học sâu thông thường được xây dựng dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp ẩn, cho phép việc xử lý thông tin theo các cấu trúc phức tạp và chức năng như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dự đoán. Học sâu đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như xử lý ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, và tự động lái xe.
Học sâu (deep learning) là một phương pháp học máy dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural network) có nhiều lớp ẩn, giúp máy tính tự động học các đặc trưng và mô hình hóa dữ liệu phức tạp.
Mạng nơ-ron nhân tạo trong học sâu bao gồm nhiều lớp kết nối và mỗi lớp có nhiều đơn vị xử lý (neuron) gắn với nhau thông qua các trọng số. Mỗi đơn vị xử lý nhận dữ liệu từ các đơn vị xử lý ở lớp trước đó, tính toán và chuyển tiếp kết quả cho các đơn vị tiếp theo. Dữ liệu sau khi đi qua các lớp kết nối sẽ được đưa vào một lớp cuối cùng để đưa ra kết quả dự đoán.
Quá trình huấn luyện một mạng nơ-ron nhân tạo trong học sâu thường được thực hiện thông qua việc tối ưu hóa hàm mất mát (loss function) bằng cách điều chỉnh các trọng số trong mạng. Phương pháp thông dụng để tối ưu hóa bao gồm lan truyền ngược (backpropagation) và gradient descent.
Học sâu đã chứng minh hiệu quả và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, trong xử lý ảnh, học sâu có thể được sử dụng để nhận dạng đối tượng, phân loại hình ảnh và tự động gán nhãn. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nó có thể được sử dụng để dịch máy, xác định ý kiến từ đoạn văn và sinh văn bản tự động. Ngoài ra, học sâu cũng được áp dụng trong các lĩnh vực như nhận dạng giọng nói, dự đoán chuỗi thời gian và tự động lái xe.
Tuy học sâu mang lại nhiều tiềm năng, nhưng việc huấn luyện mô hình học sâu thường đòi hỏi rất nhiều dữ liệu và công nghệ tính toán mạnh mẽ để đạt hiệu suất tốt.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "học sâu":
Chúng tôi báo cáo tại đây rằng miR-155 và miR-125b đóng vai trò trong đáp ứng miễn dịch bẩm sinh. Việc kích thích LPS trên đại thực bào dòng Raw 264.7 ở chuột dẫn đến tăng biểu hiện miR-155 và giảm biểu hiện miR-125b. Những thay đổi tương tự cũng được quan sát khi chuột C57BL/6 được tiêm phúc mạc LPS. Hơn nữa, nồng độ miR-155 và miR-125b trong tế bào Raw 264.7 thể hiện các biến thiên dao động khi đáp ứng với TNF-α. Những biến đổi này bị cản trở bởi việc tiền xử lý tế bào bằng chất ức chế proteasome MG-132, cho thấy rằng hai microRNA (miRNA) này ít nhất có thể tạm thời chịu sự kiểm soát trực tiếp bởi hoạt động phiên mã của NF-κB. Chúng tôi cho thấy miR-155 nhiều khả năng tác động trực tiếp lên các bản mã mã hóa cho một số protein tham gia dẫn truyền tín hiệu LPS, bao gồm protein miền chết liên kết Fas (FADD), IκB kinase ε (IKKε), và kinase serine-threonine tương tác thụ thể trong siêu họ TNFR 1 (Ripk1), đồng thời thúc đẩy quá trình dịch mã TNF-α. Ngược lại, miR-125b tương tác với vùng 3′-không dịch mã của bản mã TNF-α; do đó, sự giảm biểu hiện miR-125b để đáp ứng với LPS có thể cần thiết cho việc sản xuất TNF-α thích hợp. Cuối cùng, chuột chuyển gene Eμ-miR-155 tạo ra mức TNF-α cao hơn khi tiếp xúc với LPS và trở nên quá mẫn với sốc nhiễm trùng gây ra bởi LPS/d-galactosamine. Nhìn chung, dữ liệu của chúng tôi cho thấy việc điều hòa miR-155 và miR-125b phụ thuộc LPS/TNF-α có thể liên quan đến đáp ứng với sốc nội độc tố, qua đó mở ra những đích mới trong thiết kế thuốc.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10