Convolutional neural network là gì? Tìm hiểu về thuật toán CNN

Convolutional neural network là gì -Đây là câu hỏi được rất nhiều bạn trẻ đam mê công nghệ thông tin thắc mắc. Nếu như bạn yêu thích công nghệ thông tin hoặc đang tìm hiểu chi tiết về tin học hay thuật toán. Thì không nên bỏ qua những kiến thức quan trọng về Convolutional neural network mà chúng tôi chia sẻ trong bài viết sau. 

Định nghĩa convolutional neural network là gì?

Convolutional neural network ( tên viết là CNNs mạng nơ ron tích chập) là một trong những mô hình Deep Learning tiên tiến nhất hiện nay. Nó sẽ giúp cho bạn xây dựng hệ thống thông minh nhờ độ chính xác cao nhất. 

Nên hiểu convolutional neural network là gì

Nên hiểu convolutional neural network là gì

CNN thường được sử dụng trong các bài toán nhận dạng các object có sẵn trong ảnh. Để bạn đọc có thể hiểu rõ lý do thuật toán này được dùng rộng rãi cho việc nhận dạng. Chúng ta hãy tìm hiểu kỹ lưỡng hơn về nó như sau: 

Convolutional là một trong những cửa sổ dạng trượt nằm ngay trên ma trận. Các convolutional layer thường có các parameter được học để điều chỉnh thông tin chính xác mà không cần chọn feature. 

Convolution thường sẽ tích chập và nhân từng phần tử có sẵn trong ma trận. Khi đó, Sliding window được gọi là kernel, filter hoặc feature detect. Nó là loại ma trận có kích thước nhỏ. 

Ngoài ra, Convolution hay tích chập là các phần tử bên trong ma trận 3×3 với các ma trận ở bên trái. Khi đó, kết quả sẽ cho ra một ma trận gọi là Convoled feature sẽ được sinh ra từ khi nhận được ma trận Filter với ma trận ảnh 5×5. 

Bạn đọc tham khảo thêm: Bem là gì? Các quy ước cần nắm rõ khi làm việc với Bem

Cấu trúc của Convolutional neural network là gì?

Mạng CNN là một trong những tập hợp của các lớp Convolution chồng lên nhau. Chúng sử dụng các hàm nonlinear activation như tanh và ReLU với mục đích kích hoạt trọng số của những node này. 

Mỗi một lớp sau khi đã được thông qua hàm kích hoạt thường sẽ tạo ra những thông tin dạng trừu tượng hơn so với những lớp tiếp theo. 

Những lớp này sau khi đã được hàm kích hoạt sẽ tạo ra những thông tin dạng trừu tượng hơn dành cho các lớp tiếp theo. Đối với những mô hình mạng truyền ngược, thì các neural đầu vào này thường sẽ cho các neural đầu ra cho các lớp tiếp theo. 

Đây được xem là mô hình mạng kết nối dạng đầy đủ. Riêng với mô hình CNNs thì được gọi với cách ngược lại. Những layer này thường sẽ liên kết với nhau thông qua cơ chế convolution. 

Khi đó, layer tiếp theo sẽ là kết quả convolution từ những layer trước đó. Vì vậy, bạn sẽ có được những kết nối cục bộ nhất. Như vậy, mỗi một neuron ở lớp kế tiếp sẽ sinh ra từ kết quả của filter đã được đặt lên vùng ảnh cục bộ neuron trước. 

Cấu trúc thuật toán CNN

Cấu trúc thuật toán CNN

Các lớp đều được dùng filter khác nhau thường bao gồm hàng trăm nghìn filter khác. Khi đó, nó sẽ kết hợp toàn bộ kết quả của chúng lại với nhau. Ngoài ra, vẫn còn một số layer khác như pooling/subsampling layer được dùng để có thể chắt lọc được những thông tin hữu ích. 

Khi huấn luyện mạng, CNN tự động sẽ học thông qua các giá trị thông qua lớp filter dựa vào cách mà bạn đang thực hiện. 

Mô hình CNN thường có 2 khía cạnh chính là tính kết hợp và bất biến. Đối với đối tượng, nếu như bạn chiếu theo góc độ khác nhau thì độ chính xác của thuật toán sẽ xuất hiện các ảnh hưởng nhất định. 

Pooling layer sẽ mang lại tính bất biến với quá trình dịch chuyển, phép quay và các phép co giãn. Khi đó, thông tin sẽ được biểu diễn từ cao đến trừu tượng thông qua convolution từ filter. 

Đây chính là lý do mà CNNs có thể tạo ra mô hình với độ chính xác cao. 

Về cụ thể, cấu trúc của CNN sẽ bao gồm 3 phần chính như sau: 

  • Local receptive field: Là các trường cục bộ chúng có nhiệm vụ hỗ trợ tách lọc dữ liệu, chọn vùng ảnh giá trị và thông tin ảnh. 
  • Shared weights anh bias: Đây là trọng số chia sẻ, đây là một trong những tác động chính trong mạng CNN hiện nay. Thông thường, mỗi convolution sẽ có những feature map khác nhau . Khi đó, mỗi feature map sẽ giúp bạn detect lại một vài feature như trong ảnh. 
  • Pooling layer: Là lớp tổng hợp sẽ mang lại cho bạn kết quả dễ hiểu và đơn giản nhất từ thông tin đầu ra. 

Bạn đọc tham khảo thêm : Fetch là gì? Làm thế nào để phân biệt được giữa “Git Fetch” và “Git Pull”

Hướng dẫn lựa chọn tham số cho Convolutional neural network

Để lựa chọn được tham số phù hợp cho CNN thì bạn cần chú ý đến: filter size, convolution, pooling size và train test.  Cụ thể về các  lưu ý này như sau:

  • Số convolution layer: Nếu như lớp này càng nhiều thì các chương trình cần chạy sẽ được cải thiện tối đa. Khi đó, quá trình sử dụng layer lượng lớn sẽ được cải thiện đáng kể. Như vậy, chỉ sau 3 đến 4 layer là bạn sẽ đạt được kết quả phù hợp. 
  • Filter size: Những filter size này sẽ mang đến kích thước từ 3×3 hoặc 5×5.
  • Pooling size: Các loại ảnh thông thường đều sẽ sử dụng kích thước 2×2 Tuy nhiên, nếu bạn đầu tư màn hình lớn thì có thể sử dụng 4×4. 
  • Train test: Công đoạn này nên được thực hiện nhiều lần sẽ giúp bạn đưa ra được các parameter tốt nhất. 

Cách giải mã thuật toán CNN

Cách giải mã thuật toán CNN

Thuật toán Convolutional neural network sẽ cho bạn chất lượng mô hình vô cùng tốt. Tuy nhiên, về bản chất thì đây là thuật toán không mấy đơn giản nhưng bạn lại có thể hiểu nó ngay khi tiếp xúc. 

Trên đây là toàn bộ thông tin nhằm giải mã Convolutional neural network là gì mà chúng tôi muốn gửi đến bạn đọc. Hy vọng, từ những kiến thức trên bạn đọc không những hiểu rõ hơn về CNN mà còn biết cách ứng dụng nó trong đời sống và làm việc.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *