Mạng neural tích chập
Updating…
Giới thiệu về Convolutional Neural Network (CNN)
Định nghĩa CNN:
Mạng nơ-ron tích chập là gì? So sánh CNN với các kiến trúc mạng nơ-ron khác (ví dụ: MLP, RNN). Ưu điểm của CNN trong xử lý dữ liệu hình ảnh và các dạng dữ liệu có cấu trúc không gian khác.
Lịch sử phát triển của CNN:
Các cột mốc quan trọng trong lịch sử phát triển của CNN (ví dụ: LeNet-5, AlexNet). Những đóng góp của CNN trong các cuộc thi và ứng dụng thực tế.
Cấu trúc của CNN
Convolutional Layer (Lớp tích chập):
Giải thích chi tiết về phép toán tích chập (convolution). Vai trò của kernel (bộ lọc) trong việc trích xuất đặc trưng. Các loại kernel khác nhau (ví dụ: kernel 3x3, 5x5) và tác dụng của chúng. Padding và stride trong convolutional layer.
Pooling Layer (Lớp tổng hợp):
Các loại pooling phổ biến (max pooling, average pooling). Tác dụng của pooling layer trong việc giảm kích thước dữ liệu và tăng tính bất biến của mô hình.
Fully Connected Layer (Lớp kết nối đầy đủ):
Vai trò của fully connected layer trong việc phân loại hoặc dự đoán. So sánh fully connected layer với convolutional layer.
Huấn luyện CNN
Hàm mất mát (Loss function):
Các loại hàm mất mát phổ biến cho bài toán phân loại (cross-entropy loss) và bài toán hồi quy (mean squared error).
Thuật toán tối ưu hóa (Optimization algorithm):
Stochastic Gradient Descent (SGD) và các biến thể (momentum, Adam). Backpropagation trong CNN.
Các kỹ thuật huấn luyện nâng cao:
Data augmentation (tăng cường dữ liệu). Batch normalization (chuẩn hóa theo lô). Transfer learning (học chuyển giao). Early stopping (dừng sớm).
Các kiến trúc CNN phổ biến
LeNet-5:
Kiến trúc CNN cổ điển, được sử dụng cho bài toán nhận dạng chữ số viết tay.
AlexNet:
Kiến trúc CNN đột phá, chiến thắng cuộc thi ImageNet 2012.
VGGNet:
Kiến trúc CNN sâu hơn, sử dụng nhiều lớp convolutional nhỏ.
GoogLeNet (Inception):
Kiến trúc CNN sử dụng các mô-đun Inception để tăng hiệu quả tính toán.
ResNet:
Kiến trúc CNN rất sâu, sử dụng các kết nối skip (shortcut connection) để giải quyết vấn đề vanishing gradient.
Ứng dụng của CNN
Nhận dạng hình ảnh:
Phân loại hình ảnh. Phát hiện vật thể. Phân đoạn ngữ nghĩa (semantic segmentation).
Xử lý video:
Phân loại video. Theo dõi đối tượng. Nhận dạng hành động.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên:
Phân loại văn bản. Phân tích cú pháp.
Thách thức và Hướng đi Tương lai
Tính giải thích của CNN:
Khó khăn trong việc giải thích tại sao CNN lại đưa ra một quyết định cụ thể. Các phương pháp giải thích CNN (ví dụ: LIME, SHAP).
Hiệu quả tính toán:
CNN đòi hỏi lượng lớn tài nguyên tính toán. Các phương pháp tối ưu hóa CNN (ví dụ: pruning, quantization).
Các kiến trúc CNN mới:
Capsule Networks. Graph Convolutional Networks.
