Neural Networks là nền tảng cốt lõi của Deep Learning và là một trong những ý tưởng quan trọng nhất trong sự phát triển của AI hiện đại. Chúng cho phép máy tính học các mẫu phức tạp từ dữ liệu và thực hiện nhiều nhiệm vụ nhận thức.
Nguồn gốc
Mạng nơ ron nhân tạo được xây dựng dựa trên cảm hứng từ hệ thần kinh sinh học. Mỗi nơ ron nhận tín hiệu đầu vào, xử lý và truyền tín hiệu tới các nơ ron khác.
Cấu trúc cơ bản
Một mạng nơ ron gồm lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn và lớp đầu ra. Các trọng số kết nối được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện để tối ưu kết quả.
Huấn luyện
Quá trình huấn luyện dựa trên lan truyền xuôi, tính toán lỗi và lan truyền ngược để cập nhật trọng số. Gradient descent là thuật toán tối ưu phổ biến nhất.
Kiến trúc hiện đại
CNN được dùng cho hình ảnh, RNN và LSTM cho dữ liệu chuỗi, còn Transformer đã trở thành nền tảng cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
Kết luận
Neural Networks là chiếc cầu nối giữa Machine Learning truyền thống và Deep Learning hiện đại, mở đường cho Transformer, LLM và Generative AI.