Hotline:0904 558 448
- Việt Nam
English
Việt NamEnglishVới khả năng nhận diện và phân tích hình ảnh một cách chính xác, CNN đã trở thành nền tảng của nhiều ứng dụng hiện đại. Chẳng hạn như nhận diện khuôn mặt, xe tự lái, và thậm chí là phát hiện bệnh qua ảnh y khoa. Trong bài viết này, CloudFly sẽ tìm hiểu chi tiết về thuật toán CNN là gì, các lớp cơ bản và cấu trúc của nó. Hãy theo dõi ngay nhé!
Thuật toán CNN, hay Convolutional Neural Network (Mạng Nơ-ron Tích Chập). Đây là một loại mô hình học sâu rất mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong xử lý hình ảnh. CNN giúp xây dựng các hệ thống thông minh với độ chính xác cao, nhờ khả năng nhận diện và phân tích các đặc điểm quan trọng trong ảnh.
CNN hoạt động bằng cách xử lý dữ liệu hình ảnh thông qua các lớp tích chập, giúp trích xuất các đặc điểm nổi bật từ hình ảnh một cách hiệu quả. Ví dụ, thuật toán này thường được sử dụng để nhận diện khuôn mặt, phân loại đối tượng, và nhiều ứng dụng khác. Những nền tảng nổi tiếng như Facebook và Google cũng đã tích hợp CNN để cải thiện khả năng nhận diện hình ảnh trên các dịch vụ của họ.
Về mặt kỹ thuật, khi một hình ảnh được đưa vào hệ thống CNN, nó sẽ trải qua một loạt các bước. Đầu tiên, hình ảnh sẽ được xử lý qua các lớp tích chập với các bộ lọc để trích xuất các đặc điểm. Sau đó, dữ liệu sẽ đi qua các lớp kết nối đầy đủ và cuối cùng là lớp phân loại sử dụng hàm Softmax. Nó đưa ra xác suất cho các loại đối tượng khác nhau. Kết quả cuối cùng sẽ cho chúng ta biết khả năng thuộc về từng loại của đối tượng trong hình ảnh.
Thuật toán CNN gồm những lớp cơ bản sau:
Convolutional layer là lớp quan trọng nhất trong CNN, đảm nhiệm vai trò thực hiện các phép tính chính. Những yếu tố quan trọng của lớp này bao gồm stride, padding, filter map, và feature map.
Relu layer, hay còn gọi là hàm kích hoạt (activation function), đóng vai trò quan trọng trong mạng nơ-ron nhân tạo. Nó mô phỏng hoạt động của các neuron thần kinh bằng cách truyền tín hiệu qua axon. Ngoài Relu, còn có các hàm kích hoạt khác như Tanh, Sigmoid, Maxout, và Leaky Relu.
Relu layer được ứng dụng phổ biến trong quá trình huấn luyện mạng nơ-ron nhờ vào hiệu quả và các ưu điểm vượt trội, giúp mô hình học nhanh hơn và chính xác hơn.
Pooling layer giúp giảm kích thước đầu vào khi dữ liệu quá lớn. Nó được đặt giữa các lớp Convolutional layer để giảm số lượng tham số cần tính toán.
Có hai loại phổ biến là max pooling và average pooling. Max pooling lấy giá trị lớn nhất trong vùng dữ liệu, trong khi average pooling tính giá trị trung bình. Cả hai đều giúp giảm tải cho mô hình và tăng hiệu quả xử lý.
Fully connected layer đảm nhiệm vai trò xuất kết quả sau khi ảnh đã được xử lý qua các lớp convolutional và pooling. Khi mô hình đã đọc được thông tin từ ảnh, lớp này tạo ra sự kết nối để sinh ra nhiều output hơn. Lập trình viên sử dụng fully connected layer để tổng hợp và xử lý dữ liệu cuối cùng. Ngoài ra, nếu lớp này nhận dữ liệu về hình ảnh, nó sẽ chuyển thành các mục phân loại nhằm phân tích sâu hơn.
Mạng CNN (Convolutional Neural Network) là một tập hợp các lớp Convolution được xếp chồng lên nhau. Kết hợp với các hàm kích hoạt phi tuyến tính như ReLU và tanh để điều chỉnh trọng số trong các node. Khi dữ liệu đi qua các lớp này, trọng số được học và tạo ra các thông tin trừu tượng hơn cho các lớp tiếp theo.
Một đặc điểm quan trọng của thuật toán CNN là tính bất biến và tính kết hợp cục bộ. Pooling layer đảm bảo tính bất biến với các biến dạng như dịch chuyển, co giãn và quay, giúp CNN đưa ra kết quả chính xác hơn. Trong khi đó, tính kết hợp cục bộ giúp biểu diễn thông tin từ mức độ thấp đến cao, thông qua quá trình convolution từ các bộ lọc. Mỗi lớp tiếp theo sẽ nhận kết quả từ lớp convolution trước đó, giúp kết nối cục bộ giữa các lớp hiệu quả hơn. Ngoài ra, Pooling/Subsampling layer giúp lọc bớt những thông tin nhiễu, chỉ giữ lại những thông tin quan trọng.
Trong quá trình huấn luyện, CNN sẽ tự động học các giá trị từ dữ liệu, tương tự như cách con người nhận diện vật thể.
Cấu trúc cơ bản của CNN gồm ba phần chính:
Để chọn tham số phù hợp nhất cho CNN, bạn cần lưu ý đến một số yếu tố quan trọng. Bao gồm kích thước filter, kích thước pooling, số lượng convolution layer, và số lần train test.
Hy vọng bài viết trên trên đã giúp bạn hiểu rõ hơn về thuật toán CNN là gì. Nếu còn thắc mắc hay muốn đăng ký dịch vụ này, hãy liên hệ ngay với chúng tôi qua thông tin bên dưới để được tư vấn và hỗ trợ chi tiết. Đội ngũ kỹ thuật có chuyên môn cao luôn sẵn sàng 24/7 để giải quyết mọi vấn đề của bạn.
THÔNG TIN LIÊN HỆ:
