Có một số thuật toán quan trọng trong lĩnh vực Deep Learning, một phân nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI). Dưới đây là một số thuật toán Deep Learning phổ biến:
- Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN): Đây là một kiến trúc mạng lưới lấy cảm hứng từ cấu trúc nơ-ron trong não người. ANN bao gồm các lớp nơ-ron liên kết với nhau và sử dụng thuật toán lan truyền ngược để học từ dữ liệu và điều chỉnh các trọng số nơ-ron để tạo ra dự đoán.
- Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNN): Được sử dụng chủ yếu trong thị giác máy tính và xử lý hình ảnh, CNN sử dụng các lớp tích chập để tự động trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh. Các lớp sau đó sẽ được sử dụng để phân loại hoặc nhận dạng đối tượng trong hình ảnh.
- Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks – RNN): RNN được sử dụng để xử lý các dữ liệu có tính chất chuỗi như văn bản, âm thanh hoặc video. Điểm mạnh của RNN là khả năng lưu trữ thông tin từ quá khứ thông qua các kết nối lặp lại, giúp nắm bắt thông tin liên quan đến ngữ cảnh và tương quan giữa các phần tử trong chuỗi.
- Mạng nơ-ron tái cấu trúc (Recursive Neural Networks – Recursive NN): Loại mạng nơ-ron này thích ứng với việc xử lý dữ liệu có cấu trúc phân tách, chẳng hạn như cấu trúc cây hoặc các đối tượng có mối quan hệ phân cấp. Recursive NN cho phép mô hình học các mẫu phức tạp trong dữ liệu dựa trên cấu trúc cụ thể của nó.
- Mạng sinh tử (Generative Adversarial Networks – GAN): GAN là một hệ thống có hai mạng nơ-ron cạnh tranh với nhau, một mạng sinh tạo dữ liệu mới và một mạng phân biệt để phân loại dữ liệu đó là thật hay giả. GAN được sử dụng để tạo ra các mẫu dữ liệu mới, chẳng hạn như hình ảnh và âm thanh, với khả năng tạo ra kết quả chân thực và đa dạng.
Đây chỉ là một số thuật toán Deep Learning phổ biến. Lĩnh vực Deep Learning đang phát triển mạnh mẽ và liên tục có sự ra đời của nhiều thuật toán và kiến trúc mới để xử lý các bài toán khác nhau trong trí tuệ nhân tạo.