Điểm khác biệt giữa học sâu và mạng nơ-ron là gì?
Học sâu là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI), được sử dụng để dạy máy tính xử lý dữ liệu theo cách lấy cảm hứng từ bộ não con người. Mô hình học sâu có thể nhận diện nhiều mẫu dữ liệu như hình ảnh, văn bản và âm thanh phức tạp để tạo ra thông tin chuyên sâu và dự đoán chính xác. Mạng nơ-ron là công nghệ cơ bản trong học sâu. Mạng nơ-ron bao gồm các nút hoặc nơ-ron được kết nối với nhau trong một cấu trúc phân lớp. Các nút xử lý dữ liệu trong một hệ thống phối hợp và thích ứng. Chúng trao đổi phản hồi về đầu ra được tạo, rút ra bài học từ những sai lầm và không ngừng cải thiện. Do đó, mạng nơ-ron nhân tạo là cốt lõi của hệ thống học sâu.
Điểm khác biệt chính giữa học sâu và mạng nơ-ron
Thuật ngữ học sâu và mạng nơ-ron được sử dụng thay thế cho nhau vì tất cả các hệ thống học sâu đều được tạo thành từ mạng nơ-ron. Tuy nhiên, các chi tiết kỹ thuật có sự khác biệt. Có nhiều loại công nghệ mạng nơ-ron khác nhau và không phải tất cả đều được sử dụng trong các hệ thống học sâu.
Trong so sánh này, thuật ngữ mạng nơ-ron đề cập đến một mạng nơ-ron truyền thẳng. Mạng nơ-ron truyền thẳng xử lý dữ liệu theo một chiều, từ nút đầu vào đến nút đầu ra. Các mạng như vậy còn được gọi là mạng nơ-ron đơn giản.
Tiếp theo, chúng ta sẽ thảo luận một số điểm khác biệt chính giữa mạng nơ-ron truyền thẳng và hệ thống học sâu.
Kiến trúc
Trong một mạng nơ-ron đơn giản, mỗi nút trong một lớp được kết nối với tất cả các nút trong lớp tiếp theo. Chỉ có một lớp ẩn duy nhất.
Ngược lại, các hệ thống học sâu có một số lớp ẩn khiến chúng trở nên sâu hơn.
Có hai loại hệ thống học sâu chính với kiến trúc khác nhau – mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mạng nơ-ron hồi quy (RNN).
Kiến trúc CNN
CNN có ba nhóm lớp:
- Các lớp tích chập trích xuất thông tin từ dữ liệu bạn nhập vào, bằng cách sử dụng các bộ lọc được cấu hình sẵn.
- Các lớp gộp làm giảm kích thước của dữ liệu, chia nhỏ dữ liệu thành các phần hoặc khu vực khác nhau.
- Các lớp được kết nối hoàn toàn tạo ra các đường dẫn nơ-ron bổ sung giữa các lớp. Điều này cho phép mạng tìm hiểu các mối quan hệ phức tạp giữa các tính năng và đưa ra các dự đoán ở cấp độ cao.
Bạn có thể sử dụng kiến trúc CNN khi xử lý hình ảnh và video vì nó có thể xử lý các đầu vào có thông số và kích thước khác nhau.
Kiến trúc RNN
Kiến trúc của một RNN có thể được hiển thị dưới dạng một chuỗi các đơn vị hồi quy.
Mỗi đơn vị được kết nối với đơn vị trước đó, tạo thành một chu trình có hướng. Tại mỗi bước thời gian, đơn vị hồi quy nhận đầu vào hiện tại và kết hợp nó với trạng thái ẩn trước đó. Đơn vị này tạo ra một đầu ra và cập nhật trạng thái ẩn cho bước thời gian tiếp theo. Quá trình này được lặp lại cho mỗi đầu vào trong trình tự, cho phép mạng thu thập các thành phần phụ thuộc và các mẫu theo thời gian.
RNN vượt trội ở các chức năng ngôn ngữ tự nhiên như lập mô hình ngôn ngữ, nhận dạng giọng nói và phân tích quan điểm.
Độ phức tạp
Mỗi mạng nơ-ron đều có các tham số, bao gồm trọng số và sai số liên quan đến mỗi kết nối giữa các nơ-ron. Số lượng tham số trong một mạng nơ-ron đơn giản tương đối thấp so với các hệ thống học sâu. Do đó, các mạng nơ-ron đơn giản ít phức tạp hơn và ít đòi hỏi về mặt điện toán hơn.
Ngược lại, các thuật toán học sâu phức tạp hơn so với các mạng nơ-ron đơn giản vì chúng bao gồm nhiều lớp nút hơn. Ví dụ: chúng có khả năng quên hoặc giữ lại thông tin một cách có chọn lọc, điều này làm cho chúng hữu ích cho các thành phần phụ thuộc dữ liệu dài hạn. Một số mạng học sâu cũng sử dụng bộ mã hóa tự động. Bộ mã hóa tự động có một lớp nơ-ron bộ giải mã giúp phát hiện những bất thường, nén dữ liệu và hỗ trợ lập mô hình tạo sinh. Kết quả là hầu hết các mạng nơ-ron sâu có số lượng tham số cao hơn đáng kể và đòi hỏi rất cao về mặt điện toán.
Đào tạo
Nhờ có ít lớp và ít kết nối hơn, bạn có thể đào tạo một mạng nơ-ron đơn giản nhanh hơn. Tuy nhiên, tính đơn giản của chúng cũng hạn chế phạm vi mà bạn có thể dạy chúng. Chúng không thể thực hiện phân tích phức tạp.
Các hệ thống học sâu có khả năng tốt hơn nhiều trong việc học các mẫu và kỹ năng phức tạp. Bằng cách sử dụng nhiều lớp ẩn khác nhau, bạn có thể tạo các hệ thống phức tạp và đào tạo chúng để thực hiện tốt các tác vụ phức tạp. Tuy vậy, bạn sẽ cần nhiều tài nguyên hơn và tập dữ liệu lớn hơn để đạt được điều này.
Hiệu năng
Mạng nơ-ron truyền thẳng hoạt động tốt khi giải quyết các vấn đề cơ bản như xác định các mẫu đơn giản hoặc phân loại thông tin. Tuy nhiên, chúng sẽ gặp khó khăn với các tác vụ phức tạp hơn.
Trái lại, các thuật toán học sâu có thể xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ nhờ nhiều lớp trừu tượng ẩn. Chúng có thể thực hiện các tác vụ phức tạp như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói.
Ứng dụng thực tiễn của học sâu và mạng nơ-ron
Bạn thường sử dụng các mạng nơ-ron đơn giản cho các tác vụ máy học (ML) do chi phí phát triển thấp và nhu cầu điện toán dễ dàng truy cập. Các tổ chức có thể phát triển nội bộ các ứng dụng sử dụng mạng nơ-ron đơn giản. Các mạng này sẽ khả thi hơn đối với các dự án nhỏ hơn do yêu cầu điện toán hạn chế. Nếu một công ty cần trực quan hóa dữ liệu hoặc nhận dạng các mẫu, mạng nơ-ron cung cấp cách tạo ra các chức năng này với chi phí tiết kiệm.
Trái lại, các hệ thống học sâu có một loạt các ứng dụng thực tiễn. Khả năng học từ dữ liệu, trích xuất các mẫu và phát triển các tính năng cho phép chúng cung cấp hiệu năng tối ưu. Ví dụ: bạn có thể sử dụng các mô hình học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), lái xe tự hành và nhận dạng giọng nói.
Tuy nhiên, bạn cần tài nguyên và kinh phí đáng kể để đào tạo và tự phát triển một hệ thống học sâu. Thay vào đó, các tổ chức thường ưu tiên sử dụng các hệ thống học sâu được đào tạo sẵn như một dịch vụ được quản lý toàn phần mà họ có thể tùy chỉnh cho các ứng dụng của mình.
Tóm tắt các điểm khác biệt giữa hệ thống học sâu và mạng nơ-ron
| Hệ thống học sâu |
Mạng nơ-ron đơn giản |
|
| Kiến trúc |
Bao gồm một số lớp ẩn được sắp xếp cho tích chập hoặc hồi quy. |
Mạng nơ-ron bao gồm một lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra. Chúng bắt chước cấu trúc bộ não con người. |
| Độ phức tạp |
Tùy thuộc vào chức năng, mạng học sâu có độ phức tạp cao và có các cấu trúc như bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) và bộ mã hóa tự động. |
Mạng nơ-ron ít phức tạp hơn vì chúng chỉ có một vài lớp. |
| Hiệu năng |
Một thuật toán học sâu có thể giải quyết các vấn đề phức tạp trên khối lượng dữ liệu lớn. |
Mạng nơ-ron hoạt động tốt khi giải quyết các vấn đề đơn giản. |
| Đào tạo |
Đào tạo một thuật toán học sâu tốn rất nhiều tiền và tài nguyên. |
Đào tạo một mạng nơ-ron có chi phí thấp hơn do tính đơn giản của nó. |
AWS có thể hỗ trợ các yêu cầu về học sâu của bạn như thế nào?
Amazon Web Services (AWS) có một số dịch vụ học sâu khai thác sức mạnh của điện toán đám mây. Những dịch vụ này giúp điều chỉnh quy mô các ứng dụng học sâu của bạn với chi phí thấp hơn và tối ưu hóa tốc độ của chúng. Để biết thêm thông tin, hãy truy cập Học sâu trên AWS.
Tiếp theo là một số ví dụ về các dịch vụ AWS mà bạn có thể sử dụng để quản lý toàn phần các ứng dụng học sâu cụ thể:
- AI tăng cường của Amazon (Amazon A2I) cung cấp khả năng tiến hành đánh giá do con người chỉ đạo về các hệ thống ML. Điều này giúp bạn đảm bảo độ chính xác.
- Bảo mật Amazon CodeGuru theo dõi, phát hiện và sửa các lỗ hổng bảo mật mã trong toàn bộ chu trình phát triển.
- Amazon Comprehend khám phá những thông tin chuyên sâu có giá trị từ tài liệu và đơn giản hóa quy trình làm việc xử lý tài liệu.
- Amazon DevOps Guru cải thiện mức độ sẵn sàng của ứng dụng bằng cách sử dụng các hoạt động trong đám mây được hỗ trợ công nghệ ML.
- Amazon Forecast sử dụng ML để dự báo hoạt động bán hàng và nhu cầu hàng tồn kho cho hàng triệu mặt hàng.
- Trình phát hiện gian lận của Amazon phát hiện gian lận trực tuyến bằng ML, tăng cường các biện pháp thực hành bảo mật doanh nghiệp.
- Amazon Monitron có thể giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến của thiết bị bằng ML và bảo trì dự đoán.
- Amazon Translate cung cấp các bản dịch có độ chính xác cao và liên tục cải tiến chỉ bằng một lệnh gọi API duy nhất.
Bắt đầu sử dụng học sâu, AI và ML trên AWS bằng cách tạo tài khoản ngay hôm nay.
