[Bách Khoa Machine Learning] Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) là gì? Hướng dẫn đầy đủ cho người mới bắt đầu

Siri của Apple và Alexa của Amazon có một điểm chung ngoài việc là trợ lý cá nhân, cả hai đều sử dụng Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks - RNN) để hiểu tiếng người và tạo ra câu trả lời. Không chỉ vậy, hầu như mọi công ty công nghệ hiện nay đều đang sử dụng RNN. Để giải thích RNN một cách đơn giản nhất, DataFlair mang đến bài viết mới nhất về RNN thông qua các thảo luận với các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia máy học.

Trong bài này, chúng ta sẽ thảo luận về loại thuật toán học máy quan trọng nhất - Mạng nơ-ron hồi quy (RNN). Loại thuật toán này giúp ích nhiều nhất khi bạn dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu bối cảnh, cách hoạt động và các ứng dụng đa dạng của RNN.

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) là gì?

Mạng nơ-ron hồi quy là một loại Mạng nơ-ron mà trong đó tồn tại sự kết nối giữa các nút dọc theo một chuỗi thời gian. Kết nối này tạo thành một đồ thị có hướng. "Thời gian" ở đây có nghĩa là dữ liệu biến đổi theo thời gian.

Ví dụ về RNN: Dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm giá cổ phiếu thay đổi theo thời gian, các chỉ số cảm biến, hồ sơ y tế, v.v. Các mạng nơ-ron hồi quy này sử dụng trạng thái nội bộ hoặc bộ nhớ (memory) để xử lý chuỗi dữ liệu đầu vào. Đầu vào hiện tại phụ thuộc vào đầu vào trước đó, do đó có một sự liên kết giữa các chuỗi đầu vào. Vì vậy, chúng ta sử dụng chúng trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng giọng nói.

Tại sao cần RNN?

Các mạng nơ-ron truyền thống thiếu khả năng giải quyết các đầu vào tương lai dựa trên những gì đã xảy ra trong quá khứ. Ví dụ, một mạng nơ-ron truyền thống không thể dự đoán từ tiếp theo trong một câu dựa trên các từ trước đó. Tuy nhiên, RNN chắc chắn có thể làm được điều này. Đúng như tên gọi "hồi quy" (recurrent), chúng thực thi trong các vòng lặp, cho phép thông tin được lưu giữ lại (persist).

Khi được trải phẳng (unfolded), RNN có thể được coi là các bản sao của cùng một mạng lưới, trong đó mỗi bản sao sẽ chuyển thông tin sang trạng thái tiếp theo. Điều này cho phép chúng ta mô hình hóa một chuỗi hoặc một chuỗi các vectơ.

Mạng nơ-ron hồi quy hoạt động như thế nào?

Trong các mạng nơ-ron truyền thống, có một lớp ẩn với các bộ trọng số (weights) và độ lệch (biases) riêng. Các lớp này độc lập với nhau, nghĩa là chúng không ghi nhớ đầu ra trước đó.

RNN thực hiện các bước sau để khắc phục điều này:

1. Nó chuyển đổi các kích hoạt độc lập thành các kích hoạt phụ thuộc.
2. Nó gán cùng một trọng số và độ lệch cho tất cả các lớp, điều này giúp giảm độ phức tạp của các tham số và cung cấp một nền tảng tiêu chuẩn để ghi nhớ các đầu ra trước đó bằng cách đưa đầu ra cũ làm đầu vào cho lớp tiếp theo.
3. Các lớp này kết hợp lại thành một đơn vị hồi quy duy nhất.

Công thức tính toán:

• Trạng thái hiện tại: $h_t = f(h_{t-1}, x_t)$
  • $h_t$: Trạng thái hiện tại
  • $h_{t-1}$: Trạng thái trước đó
  • $x_t$: Trạng thái đầu vào
• Hàm kích hoạt (thường dùng tanh): $h_t = \tanh(w_{hh}h_{t-1} + w_{xh}x_t)$
  • $w_{hh}$: Trọng số của nơ-ron hồi quy
  • $w_{xh}$: Trọng số của nơ-ron đầu vào
• Đầu ra: $Y_t = w_{hy}h_t$

Quá trình huấn luyện RNN

Mạng nhận một bước thời gian của đầu vào. Chúng ta tính toán trạng thái hiện tại thông qua đầu vào hiện tại và trạng thái trước đó. Sau đó, $h_t$ trở thành $h_{t-1}$ cho bước tiếp theo. Sau khi hoàn thành tất cả các bước, bước cuối cùng là tính toán đầu ra. Cuối cùng, chúng ta tính toán lỗi (error) bằng cách so sánh đầu ra thực tế với đầu ra dự đoán. Lỗi này được lan truyền ngược (backpropagated) để điều chỉnh trọng số và tạo ra kết quả tốt hơn.

Ứng dụng của Mạng nơ-ron hồi quy

Dưới đây là một số ứng dụng tuyệt vời của RNN:

1. Dịch máy (Machine Translation): Sử dụng trong các công cụ dịch thuật để chuyển đổi văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác (thường kết hợp với các mô hình như LSTM).
2. Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition): RNN đã thay thế các mô hình Hidden Markov truyền thống, giúp phân loại giọng nói và chuyển thành văn bản mà không làm mất ngữ cảnh.
3. Gắn thẻ hình ảnh tự động (Automatic Image Tagger): Kết hợp với Mạng nơ-ron tích chập (CNN) để phát hiện hình ảnh và mô tả chúng dưới dạng thẻ (tags) hoặc văn bản.
4. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis): Giúp khai phá tính tích cực, tiêu cực hoặc trung lập của một câu văn dựa trên tính chất tuần tự của dữ liệu.
5. Tài chính: Dự đoán giá cổ phiếu, xu hướng và rủi ro thị trường dựa trên bản chất thời gian của dữ liệu.
6. Y tế: Phân tích hồ sơ bệnh nhân để chẩn đoán các bệnh lý tiềm ẩn trong tương lai.

Tổng kết

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) được sử dụng cho dữ liệu có tính chuỗi. Điều này có nghĩa là chúng cực kỳ mạnh mẽ khi làm việc với văn bản, giọng nói hoặc dữ liệu chuỗi thời gian. Không giống như mạng nơ-ron thông thường, RNN có bộ nhớ. Chúng nhớ những gì đã học trước đó và sử dụng nó để hiểu những gì tiếp theo.

Mặc dù RNN rất mạnh mẽ, chúng có thể chậm và đôi khi gặp khó khăn với các chuỗi dài (vấn đề biến mất gradient). Để khắc phục điều này, các phiên bản nâng cao như LSTM (Long Short-Term Memory) và GRU (Gated Recurrent Units) đã được ra đời. RNN chính là công nghệ đứng sau các ứng dụng hàng ngày như chatbot, trợ lý ảo và hệ thống gợi ý âm nhạc.