Deep neural network là gì?

Mạng nơ ron sâu (deep neural network - viết tắt DNN) là một mạng nơ ron nhân tạo (artificial neural network) có nhiều lớp (layer) giữa các lớp đầu vào (input layer) và lớp đầu ra (output layer). Có nhiều loại mạng nơ-ron khác nhau nhưng chúng luôn bao gồm các thành phần giống nhau: nơ-ron (neuron), khớp thần kinh (synapse), trọng số (weight), độ lệch (biase) và các hàm (function). Các thành phần này hoạt động tương tự như não người và có thể được huấn luyện (train) giống như bất kỳ thuật toán học máy (machine learning algorithm) nào khác.

Ví dụ: một mạng nơ ron sâu (deep neural network) được huấn luyện để nhận biết các giống chó sẽ xem qua hình ảnh đã cho và tính xác suất để con chó trong hình ảnh là một giống chó nào đó. Người dùng có thể xem lại kết quả và chọn xác suất mà mạng mạng nơ ron sâu (deep neural network) sẽ hiển thị (trên một ngưỡng (threshold) nhất định, v.v.) và trả lại nhãn (label) được đề xuất. Mỗi thao tác toán học như vậy được coi là một lớp (layer) và mạng nơ ron sâu (deep neural network) phức tạp có nhiều lớp, do đó có tên là mạng nơ ron "sâu".