AI & GPU
Cách chọn GPU NVIDIA tốt nhất cho Deep Learning

Cách chọn GPU NVIDIA tốt nhất cho Deep Learning

I. Giới thiệu về Deep Learning và GPU của NVIDIA

A. Tầm quan trọng của GPU trong Deep Learning

Deep Learning đã trở thành một kỹ thuật cơ bản trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho phép máy học và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với độ chính xác giống con người. Deep Learning dựa trên mạng thần kinh nhân tạo, yêu cầu một lượng lớn công suất tính toán để huấn luyện và thực thi. CPU truyền thống thường không đáp ứng được nhu cầu của Deep Learning, dẫn đến việc sử dụng đồ họa xử lý (GPU) làm phần cứng chủ đạo cho các công việc này.

GPU vượt trội trong các phép tính song song cần thiết cho Deep Learning, chẳng hạn như nhân ma trận và phép tính tích chập. Bằng cách sử dụng số lượng lõi lớn và bộ nhớ có thể xử lý được cao trên GPU hiện đại, mô hình Deep Learning có thể được huấn luyện và triển khai hiệu quả hơn rất nhiều so với các giải pháp chỉ sử dụng CPU. Điều này đã đóng vai trò quan trọng trong sự tiến bộ nhanh chóng và sự mở rộng rộng rãi của Deep Learning trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói.

B. Tổng quan về dòng sản phẩm GPU của NVIDIA cho Deep Learning

NVIDIA đã đứng đầu trong việc phát triển GPU cho Deep Learning, cung cấp một loạt các card đồ họa được thiết kế để phục vụ nhu cầu đa dạng của cộng đồng Deep Learning. Từ các GPU dành cho máy trạm cao cấp cho đến các lựa chọn giá cả phải chăng cho sử dụng cá nhân, các sản phẩm GPU của NVIDIA cung cấp một loạt hiệu suất và khả năng phù hợp với các yêu cầu Deep Learning khác nhau.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ khám phá kiến trúc và mô hình GPU NVIDIA quan trọng đặc biệt cho ứng dụng Deep Learning. Chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết kỹ thuật, các đặc điểm về hiệu suất và các trường hợp sử dụng của các GPU này, giúp bạn đưa ra quyết định thông minh khi chọn phần cứng phù hợp nhất cho dự án Deep Learning của bạn.

II. Kiến trúc GPU NVIDIA cho Deep Learning

A. Kiến trúc NVIDIA Volta

1. Các tính năng chính và cải tiến so với kiến trúc trước

Kiến trúc NVIDIA Volta, được giới thiệu vào năm 2017, đại diện cho một bước tiến lớn trong thiết kế GPU cho các công việc Deep Learning. Một số tính năng chính và cải tiến so với kiến trúc trước đó bao gồm:

  • Số lượng trung tâm CUDA tăng: GPU Volta có số lượng trung tâm CUDA cao hơn đáng kể so với các thế hệ trước, cung cấp công suất tính toán tấn công hơn.
  • Hệ thống bộ nhớ cải tiến: GPU Volta sử dụng bộ nhớ HBM2 có băng thông cao hơn đáng kể và độ trễ thấp hơn so với bộ nhớ GDDR5/X được sử dụng trong các kiến trúc trước.
  • Hiệu suất Deep Learning cải tiến: Volta giới thiệu Tensor Core, một đơn vị phần cứng đặc biệt được thiết kế để tăng tốc các hoạt động Deep Learning như nhân ma trận và tích chập.

2. Sự tiến bộ về hiệu suất và hiệu suất năng lượng trong Deep Learning

Những cải tiến kiến trúc trong kiến trúc Volta đã dẫn đến những sự tiến bộ đáng kể về hiệu suất và hiệu suất năng lượng cho các công việc Deep Learning. Các GPU dựa trên Volta như NVIDIA V100 đã cho thấy tăng tốc đáng kể trong việc huấn luyện và thực hiện nhiệm vụ so với các GPU thế hệ trước.

Ví dụ, GPU NVIDIA V100 có thể cung cấp lên đến 120 teraflops hiệu suất Deep Learning, đây là cải tiến hơn 5 lần so với kiến trúc NVIDIA Pascal thế hệ trước. Sự tăng cường hiệu suất này, kết hợp với hiệu năng tiêu thụ điện cải tiến của kiến trúc Volta, khiến các GPU dựa trên Volta trở nên hấp dẫn cho cả việc huấn luyện và triển khai mô hình Deep Learning.

3. Tensor Cores và tác động của chúng đối với Deep Learning

Việc giới thiệu Tensor Cores trong kiến trúc Volta đã làm thay đổi toàn bộ hiệu suất Deep Learning. Tensor Cores là các đơn vị phần cứng chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc các hoạt động nhân ma trận và tích lũy, các hoạt động cốt lõi của nhiều thuật toán Deep Learning.

Tensor Cores có thể thực hiện các hoạt động này với độ chính xác và hiệu suất cao hơn so với các trung tâm CUDA truyền thống. Chúng hỗ trợ tính toán đa-chính-xác, cho phép sử dụng các loại dữ liệu có độ chính xác thấp hơn (như FP16 hoặc INT8) trong khi vẫn duy trì kết quả có độ chính xác cao, tăng cường hiệu suất và hiệu năng năng lượng.

Tác động của Tensor Cores đối với công việc Deep Learning là đáng kể. Chúng có thể cung cấp tăng tốc lên đến 12 lần trong quá trình huấn luyện và tăng tốc lên đến 6 lần trong quá trình thông qua so với các GPU thế hệ trước không có Tensor Cores.

B. Kiến trúc NVIDIA Turing

1. Những cải tiến trong phân ray và đồ họa có tăng tốc AI

Mặc dù kiến trúc Turing, được giới thiệu vào năm 2018, được thiết kế chủ yếu để cải thiện phân ray thời gian thực và hiệu suất đồ họa, nó cũng bao gồm một số cải tiến liên quan đến các công việc Deep Learning.

Turing giới thiệu RT Cores, các đơn vị phần cứng chuyên dụng để tăng tốc các hoạt động phân ray. Ngoài ra, GPU Turing cũng được trang bị Tensor Cores, tương tự như những gì được giới thiệu trong kiến trúc Volta, để cung cấp khả năng thực thi trí tuệ nhân tạo được tăng tốc phần cứng.

2. Tensor Cores và vai trò của chúng trong Deep Learning

Tensor Cores trong kiến trúc Turing là sự tiến hóa của Tensor Cores được tìm thấy trong Volta, với một số cải tiến nhằm cải thiện hiệu suất và hiệu năng của chúng đối với các nhiệm vụ Deep Learning.

Tensor Cores Turing hỗ trợ các loại dữ liệu bổ sung, chẳng hạn như INT8 và INT4, mở rộng phạm vi các mô hình Deep Learning có thể được hưởng lợi từ tăng tốc phần cứng. Chúng cũng cung cấp khả năng thông lượng và hiệu năng năng lượng cải thiện so với Tensor Cores Volta.

3. So sánh hiệu suất với kiến trúc Volta

Mặc dù kiến trúc Turing chủ yếu được tập trung vào đồ họa và cải thiện phân ray, nó cũng cho thấy những lợi ích về hiệu suất đáng kể cho các công việc Deep Learning so với kiến trúc Volta thế hệ trước.

Kiểm tra cho thấy rằng các GPU dựa trên Turing, chẳng hạn như GPU NVIDIA RTX 2080 Ti, có thể đạt được hiệu suất cao hơn đến 50% trong một số nhiệm vụ Deep Learning so với GPU NVIDIA V100 (dựa trên Volta), đặc biệt trong các tình huống thực thi.

Sự kết hợp của Tensor Cores, hệ thống bộ nhớ cải tiến và các cải tiến kiến trúc khác trong Turing đóng góp vào những cải tiến hiệu suất này, khiến GPU dựa trên Turing trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho cả đồ họa thời gian thực và ứng dụng Deep Learning.

C. Kiến trúc NVIDIA Ampere

1. Các thay đổi và cải tiến về kiến trúc

Kiến trúc NVIDIA Ampere, được giới thiệu vào năm 2020, đại diện cho thế hệ GPU thiết kế mới nhất từ NVIDIA, xây dựng trên những thành công của các kiến trúc Volta và Turing. Một số thay đổi và cải tiến kiến trúc chính trong Ampere bao gồm:

  • Tăng số lượng trung tâm CUDA: GPU Ampere có số lượng trung tâm CUDA cao hơn đáng kể, cung cấp công suất tính toán tấn công hơn.
  • Cải tiến Tensor Cores: Tensor Cores trong Ampere đã được tối ưu hóa hơn, cung cấp thông lượng cao hơn và hỗ trợ mở rộng cho các loại dữ liệu bổ sung, như BF16.
  • Hệ thống bộ nhớ cải tiến: GPU Ampere sử dụng bộ nhớ HBM2E thế hệ tiếp theo, cung cấp băng thông và dung lượng bộ nhớ cao hơn so với các thế hệ trước.
  • Tăng tuổi thọ năng lượng: Kiến trúc Ampere được thiết kế tập trung vào hiệu suất năng lượng, cho phép hiệu suất cao hơn trong khi duy trì hoặc thậm chí giảm tiêu thụ điện năng.

2. Tensor Cores và khả năng cải tiến của chúng

Tensor Cores trong kiến trúc Ampere là một bước tiến đáng kể so với Tensor Cores được tìm thấy trong Volta và Turing. Một số cải tiến chính bao gồm:

  • Tăng thông lượng: Tensor Cores Ampere có thể cung cấp thông lượng cao hơn gấp đôi cho các hoạt động Deep Learning so với thế hệ trước.
  • Hỗ trợ loại dữ liệu mở rộng: Ngoài FP16 và INT8, Tensor Cores Ampere hỗ trợ loại dữ liệu BF16 (floating-point học não), có thể cung cấp lợi ích về hiệu suất cho một số mô hình Deep Learning cụ thể.
  • Hiệu suất cải tiến: Tensor Cores Ampere tiết kiệm năng lượng hơn, cho phép tăng hiệu suất trong cùng mức tiêu thụ điện năng.

Các cải tiến này của Tensor Cores, kết hợp với các cải tiến kiến trúc chung trong Ampere, đóng góp vào sự cải tiến đáng kể về hiệu suất cho các công việc Deep Learning.

3. Cải tiến hiệu suất cho các ứng dụng Deep Learning

Các kiểm tra đã cho thấy rằng kiến trúc NVIDIA Ampere, được thể hiện qua GPU NVIDIA A100, có thể cung cấp cải tiến hiệu suất gấp đôi trong quá trình huấn luyện và thực hiện nhiệm vụ Deep Learning so với kiến trúc NVIDIA Volta thế hệ trước.

Sự tăng cường hiệu suất này có thể được đóng góp từ việc tăng số lượng trung tâm CUDA, cải tiến Tensor Cores, hệ thống bộ nhớ cải tiến và các cải tiến kiến trúc khác trong Ampere. Những cải tiến này khiến các GPU dựa trên Ampere trở nên hấp dẫn cho một loạt các ứng dụng Deep Learning, từ huấn luyện quy mô lớn trong các trung tâm dữ liệu đến thực thi thời gian thực tại cạnh.

III. Các mô hình GPU của NVIDIA cho Deep Learning

A. Dòng sản phẩm NVIDIA Quadro RTX

1. Tổng quan về dòng sản phẩm Quadro RTX

Dòng sản phẩm NVIDIA Quadro RTX là dòng GPU chuyên dụng cho máy trạm và doanh nghiệp, bao gồm các ứng dụng cao cấp, bao gồm Deep Learning và phát triển AI.

Dòng Quadro RTX bao gồm một số mô hình, mỗi mô hình hướng đến các yêu cầu hiệu suất và tính năng khác nhau. Các GPU này được xây dựng trên các kiến trúc Turing và Ampere, mang lại một loạt khả năng và mức hiệu suất để đáp ứng nhu cầu đa dạng của thị trường chuyên nghiệp.

2. Quadro RTX 6000 và RTX 8000

a. Thông số kỹ thuật và khả năng

NVIDIA Quadro RTX 6000 và RTX 8000 là các mô hình hàng đầu trong dòng Quadro RTX, được thiết kế để cung cấp hiệu suất xuất sắc cho các công việc Deep Learning và AI khó khăn nhất.

Một số thông số kỹ thuật chính của các GPU này bao gồm:

  • Kiến trúc dựa trên Turing với Tensor Cores
  • Lên đến 4.608 trung tâm CUDA- Lên đến 48GB bộ nhớ GDDR6 có băng thông cao
  • Hỗ trợ các tính năng tiên tiến như ray tracing và đồ họa tăng tốc bằng trí tuệ nhân tạo

Các mô hình Quadro RTX cao cấp này có khả năng cung cấp hiệu suất đáng chú ý cho việc huấn luyện và suy luận học sâu, làm cho chúng phù hợp cho việc sử dụng trong các máy trạm chuyên nghiệp, phòng thí nghiệm nghiên cứu và triển khai cấp doanh nghiệp.

b. Các trường hợp sử dụng và ứng dụng mục tiêu

Các mô hình NVIDIA Quadro RTX 6000 và RTX 8000 chủ yếu được nhắm đến các trường hợp sử dụng sau:

  • Huấn luyện và phát triển mô hình học sâu
  • Phân tích dữ liệu và visualization được động bằng trí tuệ nhân tạo
  • Tính toán hiệu năng cao (HPC) và tính toán khoa học
  • Tạo nội dung thực tế ảo (VR) và tăng cường thực tế (AR)
  • Trực quan hóa và hiển thị 3D chuyên nghiệp

Các mô hình Quadro RTX này thường được triển khai trong các máy trạm chuyên dụng, trang trại dựng hình và trung tâm dữ liệu nơi hiệu suất xuất sắc và tính năng cấp doanh nghiệp của chúng quan trọng cho các ứng dụng học sâu và trí tuệ nhân tạo quan trọng được triển khai.

B. Dòng NVIDIA GeForce RTX

1. Tổng quan về dòng GeForce RTX

Dòng NVIDIA GeForce RTX là dòng card đồ họa hướng tới người tiêu dùng của công ty, cũng cung cấp khả năng ấn tượng cho công việc học sâu và trí tuệ nhân tạo. Mặc dù không phải là mục tiêu chính cho thị trường chuyên nghiệp, các GPU GeForce RTX cung cấp sự cân bằng hấp dẫn giữa hiệu suất, tính năng và hiệu quả chi phí.

Dòng GeForce RTX bao gồm một số mô hình, từ các tùy chọn tầm trung phổ biến đến các card cao cấp, cờ hiệu. Các GPU này được xây dựng trên kiến trúc Turing và Ampere, mang đến tính năng và hiệu suất tiên tiến cho thị trường người tiêu dùng.

2. GeForce RTX 3080 và RTX 3090

a. Thông số kỹ thuật và khả năng

NVIDIA GeForce RTX 3080 và RTX 3090 là các mô hình đầu mối hiện tại thuộc dòng GeForce RTX, cung cấp hiệu năng xuất sắc cho cả công việc chơi game và học sâu.

Một số thông số chính của các GPU này bao gồm:

  • Kiến trúc Ampere với các Tensor Cores nâng cao
  • Lên đến 10.496 (RTX 3090) và 8.704 (RTX 3080) CUDA cores
  • Lên đến 24GB (RTX 3090) và 10GB (RTX 3080) bộ nhớ GDDR6X có băng thông cao
  • Hỗ trợ ray tracing thời gian thực và đồ họa tăng tốc bằng trí tuệ nhân tạo

Các mô hình GeForce RTX mạnh mẽ này có khả năng cung cấp hiệu năng ấn tượng cho các tác vụ huấn luyện và suy luận học sâu, thậm chí có thể vượt qua khả năng của các mô hình Quadro RTX đắt tiền hơn.

b. So sánh với các mô hình Quadro RTX

Trong khi dòng Quadro RTX được nhắm đến chủ yếu cho các trường hợp sử dụng chuyên nghiệp và doanh nghiệp, GeForce RTX 3080 và RTX 3090 cung cấp sự lựa chọn hấp dẫn cho công việc học sâu.

So với Quadro RTX 6000 và RTX 8000, GeForce RTX 3080 và RTX 3090 cung cấp hiệu năng tương đương hoặc thậm chí tốt hơn trong nhiều đo lường học sâu, thường với giá thành thấp hơn đáng kể. Điều này làm cho chúng trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các nhà nghiên cứu cá nhân, nhóm nhỏ và các startup làm việc trên các dự án học sâu.

c. Phù hợp cho Học sâu

NVIDIA GeForce RTX 3080 và RTX 3090 rất phù hợp cho nhiều ứng dụng học sâu, bao gồm:

  • Huấn luyện các mô hình mạng thần kinh phức tạp
  • Triển khai các mô hình học sâu cho suy luận thời gian thực
  • Tăng tốc xử lý dữ liệu và các bước xử lý trước trong mạng học sâu
  • Thí nghiệm và tạo nguyên mẫu kiến trúc học sâu mới

Với hiệu năng ấn tượng, dung lượng bộ nhớ và khả năng hỗ trợ các tính năng tiên tiến như Tensor Cores, các mô hình GeForce RTX này có thể cung cấp một giải pháp tiết kiệm chi phí cho nhiều tác vụ học sâu, làm cho chúng được ưa chuộng trong cộng đồng học sâu.

C. Dòng GPU NVIDIA A-Series (Ampere)

1

Mạng Nơ-ron Tích chập

Mạng nơ-ron tích chập (CNNs) là một loại đặc biệt của mạng nơ-ron được thiết kế đặc biệt để xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh, video. CNNs được Trí thức nhân tạo từ cấu trúc của vỏ thị giác trong não người, gồm các nơ-ron kết nối với nhau để phản ứng với các vùng nhất định của trường hình ảnh.

Các thành phần chính của một CNN là:

  1. Các lớp tích chập: Các lớp này áp dụng một tập hợp bộ lọc có thể học được vào hình ảnh đầu vào, trong đó mỗi bộ lọc trích xuất một đặc trưng cụ thể từ hình ảnh. Kết quả của quá trình này là một bản đồ đặc trưng, biểu thị mối quan hệ không gian giữa các đặc trưng này.

  2. Các lớp tổng hợp: Các lớp này giảm kích thước không gian của các bản đồ đặc trưng, giúp giảm số lượng tham số và lượng tính toán trong mạng. Phép tổng hợp phổ biến nhất là tổng hợp tối đa, chọn giá trị lớn nhất từ một khu vực nhỏ trên bản đồ đặc trưng.

  3. Các lớp kết nối đầy đủ: Các lớp này tương tự như lớp trong mạng nơ-ron truyền thống, trong đó mỗi nơ-ron trong lớp này kết nối với tất cả nơ-ron trong lớp trước. Các lớp này được sử dụng để thực hiện nhiệm vụ phân loại cuối cùng hoặc hồi quy.

Dưới đây là một ví dụ về kiến trúc CNN đơn giản cho phân loại hình ảnh:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Định nghĩa mô hình
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, chúng ta định nghĩa một mô hình CNN nhận hình ảnh xám 28x28 (hình dạng đầu vào là (28, 28, 1)). Mô hình bao gồm ba lớp tích chập, mỗi lớp tiếp theo là lớp tổng hợp tối đa, và hai lớp kết nối đầy đủ. Lớp cuối cùng sử dụng hàm kích hoạt softmax để tạo ra một phân phối xác suất qua 10 lớp có thể có.

Mạng Nơ-ron Tích lưu

Mạng Nơ-ron Tích lưu (RNNs) là một loại mạng nơ-ron được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản, giọng nói hoặc dữ liệu chuỗi thời gian. Khác với mạng nơ-ron truyền thẳng truyền thống, RNN có một "bộ nhớ" cho phép nó sử dụng thông tin từ các đầu vào trước để thông báo cho kết quả hiện tại.

Các thành phần chính của một RNN là:

  1. Trạng thái ẩn: Trạng thái ẩn là một vector đại diện cho trạng thái nội bộ của RNN tại một thời điểm nhất định. Trạng thái này được cập nhật ở mỗi thời điểm dựa trên đầu vào hiện tại và trạng thái ẩn trước đó.

  2. Ô nhớ: Ô nhớ là trung tâm của RNN, nhận đầu vào hiện tại và trạng thái ẩn trước đó làm đầu vào, và tạo ra trạng thái ẩn hiện tại và đầu ra.

  3. Giải mã: RNNs thường được "giải mã" theo thời gian, trong đó cùng một ô nhớ được áp dụng ở mỗi thời điểm và trạng thái ẩn được truyền từ một thời điểm này sang thời điểm tiếp theo.

Dưới đây là một ví dụ về một RNN đơn giản cho sinh văn bản:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
 
# Định nghĩa mô hình
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=sequence_length))
model.add(SimpleRNN(units=128))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, chúng ta định nghĩa một mô hình RNN đơn giản cho sinh văn bản. Mô hình bao gồm một lớp nhúng, một lớp SimpleRNN đơn, và một lớp kết xuất dày. Lớp nhúng chuyển đổi chuỗi đầu vào của các chỉ số từ thành một chuỗi vector dày, sau đó được xử lý bởi lớp RNN. Lớp cuối cùng dày sử dụng hàm kích hoạt softmax để tạo ra một phân phối xác suất qua từng từ trong từ vựng.

Bộ Nhớ LSTM (LSTM)

Bộ Nhớ LSTM (LSTM) là một loại RNN được thiết kế để giải quyết vấn đề gradient biến mất, có thể xảy ra trong các RNN truyền thống khi độ dài chuỗi trở nên rất dài. LSTM giới thiệu một loại ô gọi là ô LSTM, có cấu trúc phức tạp hơn ô RNN đơn giản.

Các thành phần chính của một ô LSTM là:

  1. Cửa quên: Cửa này quyết định các thông tin nào từ trạng thái ẩn trước và đầu vào hiện tại nên được quên hoặc lưu giữ.

  2. Cửa đầu vào: Cửa này quyết định thông tin mới nào từ đầu vào hiện tại và trạng thái ẩn trước đó nên được thêm vào trạng thái ô hiện tại.

  3. Cửa đầu ra: Cửa này quyết định thông tin nào từ đầu vào hiện tại, trạng thái ẩn trước đó, và trạng thái ô hiện tại nên được sử dụng để tạo ra đầu ra.

Dưới đây là một ví dụ về một mô hình LSTM cho phân loại chuỗi:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Định nghĩa mô hình
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=sequence_length))
model.add(LSTM(units=128))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
 
# Biên dịch mô hình
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Trong ví dụ này, chúng ta định nghĩa một mô hình LSTM đơn giản cho phân loại chuỗi. Mô hình bao gồm một lớp nhúng, một lớp LSTM và một lớp kết xuất dày. Lớp LSTM xử lý chuỗi đầu vào và tạo ra một vector đầu ra có kích thước cố định, sau đó được sử dụng bởi lớp dày cuối cùng để tạo ra đầu ra phân loại cuối cùng.

Mạng Nơ-ron Sinh (GANs)

Mạng Nơ-ron Sinh (GANs) là một loại mô hình học sâu được sử dụng để tạo ra dữ liệu mới, chẳng hạn như hình ảnh hoặc văn bản, tương tự với dữ liệu huấn luyện. GANs bao gồm hai mạng nơ-ron được đào tạo đối nghịch nhau: mạng sinh và mạng phân biệt.Các thành phần chính của một GAN là:

  1. Generator: Mạng sinh sản (generator) có trách nhiệm tạo dữ liệu mới tương tự với dữ liệu huấn luyện. Nó nhận vector nhiễu ngẫu nhiên làm đầu vào và tạo ra một mẫu được sinh ra.
  2. Discriminator: Mạng phân biệt (discriminator) có trách nhiệm xác định xem một mẫu cho trước có phải là thật (từ dữ liệu huấn luyện) hay giả (được sinh ra bởi generator). Nó nhận một mẫu làm đầu vào và cho ra xác suất rằng mẫu đó là thật.

Mạng generator và discriminator được huấn luyện theo cách đối kháng, trong đó generator cố gắng lừa discriminator bằng cách làm cho discriminator nghĩ rằng các mẫu sinh ra của nó là thật, trong khi discriminator cố gắng phân loại chính xác các mẫu thật và mẫu được sinh ra.

Dưới đây là một ví dụ về một GAN đơn giản để tạo ra các chữ số MNIST:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# Định nghĩa generator
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Định nghĩa discriminator
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(Dense(128, activation='relu'))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Định nghĩa GAN
gan = Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(discriminator)
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam())

Trong ví dụ này, chúng ta định nghĩa một GAN đơn giản để tạo ra các chữ số MNIST. Mạng generator nhận vector nhiễu 100 chiều làm đầu vào và cho ra một ảnh xám 28x28. Mạng discriminator nhận một ảnh 28x28 làm đầu vào và cho ra xác suất rằng ảnh đó là thật (từ dữ liệu huấn luyện). Mô hình GAN sau đó được huấn luyện theo cách đối kháng, trong đó generator cố gắng lừa discriminator bằng cách làm cho discriminator nghĩ các mẫu sinh ra của generator là thật.

Kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã giới thiệu các khái niệm và kiến trúc chính của các mô hình deep learning khác nhau, bao gồm Mạng Neural Convolutional (CNNs), Mạng Neural Tích Lũy (RNNs), Memory ngắn hạn dài (LSTMs), và Mạng đ對抗 sinh (GANs). Chúng tôi cũng đưa ra các ví dụ cụ thể và đoạn mã để minh họa cách triển khai các mô hình này bằng thư viện TensorFlow và Keras.

Deep learning là một lĩnh vực mạnh mẽ và đa dạng với nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và mô hình sinh tạo. Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, việc cập nhật thông tin với các phát triển và tiêu chuẩn tốt nhất mới nhất là rất quan trọng. Chúng tôi hy vọng rằng hướng dẫn này đã cung cấp cho bạn một nền tảng vững chắc trong deep learning và đã truyền cảm hứng để bạn khám phá sâu hơn vào các kỹ thuật này.

Cách Dễ Dàng Lựa Chọn Card Đồ Họa Tốt Nhất Cho Công Việc AICách hiểu dễ dàng Mạng Neural tích chập trong TensorFlow