Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI): Biến đổi sáng tạo trong các ngành công nghiệp toàn cầu
February 07, 2025
Mạng nơ-ron nhân tạo là gì?
Mạng nơ-ron nhân tạo được lấy cảm hứng từ cấu trúc và cách hoạt động của não bộ con người. Não người gồm các nơ-ron giao tiếp với nhau qua các khớp thần kinh (synapse). Tương tự, mạng nơ-ron bao gồm các nơ-ron nhân tạo (còn gọi là nút hoặc đơn vị), kết nối với nhau thông qua trọng số. Mạng nơ-ron được thiết kế để nhận dạng mẫu (pattern) và được sử dụng cho các tác vụ như phân loại (classification), hồi quy (regression), cũng như các nhiệm vụ phức tạp hơn như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và chơi game. Đây chính là lớp đầu tiên trong mạng.
Cách hoạt động của nơ-ron
Tổng có trọng số (Weighted Sum): Mỗi nơ-ron nhận các đầu vào từ lớp trước đó, mỗi đầu vào có một trọng số tương ứng. Nơ-ron sẽ tính tổng có trọng số của các đầu vào này. Kết quả có thể là một giá trị số hoặc phân phối xác suất, tùy theo bài toán.
Hàm kích hoạt (Activation Function): Tổng có trọng số được đưa qua một hàm kích hoạt, nhằm tạo ra tính phi tuyến (non-linearity) cho mạng. Một số hàm kích hoạt phổ biến:
Sigmoid: Biến đổi đầu vào thành giá trị từ 0 đến 1.
ReLU (Rectified Linear Unit): Trả về đầu vào nếu dương, ngược lại trả về 0.
Tanh: Biến đổi đầu vào thành giá trị từ -1 đến 1.
Hàm suy hao (Loss Function): Hàm này đo độ sai lệch giữa đầu ra của mạng và giá trị mục tiêu thực tế. Một số hàm mất mát phổ biến: Mean Squared Error (cho bài toán hồi quy) và Cross-Entropy Loss (cho bài toán phân loại). Dựa vào hàm mất mát, mạng sẽ tính đạo hàm (gradient) theo từng trọng số và cập nhật trọng số ngược chiều đạo hàm — phương pháp này được gọi là gradient descent.
Chủ đề nâng cao
Một trong những kiến trúc mạnh mẽ nhất là mô hình GAN (Generative Adversarial Network) – nơi hai mạng nơ-ron, gồm generator (bộ sinh) và discriminator (bộ phân biệt), được huấn luyện đồng thời.
- Generator cố gắng tạo ra dữ liệu trông giống thật.
- Discriminator cố gắng phân biệt dữ liệu thật và giả.
Một vấn đề phổ biến là khi mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém hiệu quả trên dữ liệu mới (hiện tượng overfitting). Các kỹ thuật như regularization (chuẩn hóa), dropout (bỏ nút ngẫu nhiên), cross-validation (kiểm tra chéo) được dùng để giảm thiểu hiện tượng này.
Ngoài ra, mạng nơ-ron có rất nhiều siêu tham số (hyperparameters) cần tinh chỉnh như:
- Số lượng lớp (layers)
- Số lượng nơ-ron mỗi lớp
- Tốc độ học (learning rate)
Việc lựa chọn và điều chỉnh các siêu tham số này là yếu tố then chốt để đạt hiệu năng cao. Việc huấn luyện mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) thường tốn nhiều tài nguyên tính toán, và thường cần sử dụng GPU để tăng tốc.
Tóm tắt: Mạng nơ-ron là công cụ mạnh mẽ có khả năng mô hình hóa các mẫu dữ liệu phức tạp. Chúng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ nhận diện hình ảnh đến trò chơi. Lĩnh vực này không ngừng tiến hóa, với nhiều kiến trúc và kỹ thuật mới được phát triển để nâng cao hiệu quả và hiệu suất. Tuy nhiên, khi mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng yếu trên dữ liệu thực tế, các kỹ thuật như regularization, dropout, cross-validation là rất quan trọng. Ngoài ra, việc tối ưu các siêu tham số như số lớp, số nơ-ron, learning rate,… đóng vai trò then chốt để mô hình hoạt động tốt. Quá trình huấn luyện mô hình sâu cũng đòi hỏi khả năng tính toán cao, và thường cần đến GPU.
