Trong thời đại hiện đại, Deep Neural Network (DNN) đang chứng minh vai trò lớn trong nhiều lĩnh vực, từ xử lý hình ảnh, ngôn ngữ tự nhiên đến dự đoán dữ liệu. Tuy nhiên, áp dụng DNN cho các lĩnh vực cụ thể đòi hỏi sự tối ưu hóa cao hơn để đáp ứng yêu cầu và đặc điểm đặc biệt của từng lĩnh vực đó. Do đó, việc phát triển các kiến trúc đặc biệt cho từng lĩnh vực trở nên ngày càng quan trọng.
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TIỂU LUẬN CÁC VẤN ĐỀ HIỆN ĐẠI CỦA KỸ THUẬT MÁY TÍNH Topic: Domain specific architecture and its application: A architecture for Deep Neural Network Lớp học phần: ELT3241_1 Giảng viên đánh giá: TS.Hoàng Gia Hưng Sinh viên: Phạm Đức Đạt Mã sinh viên: 20020646 Lớp: K65K Giới thiệu 1.1 Lý nghiên cứu Trong thời đại đại, Deep Neural Network (DNN) chứng minh vai trò lớn nhiều lĩnh vực, từ xử lý hình ảnh, ngơn ngữ tự nhiên đến dự đốn liệu Tuy nhiên, áp dụng DNN cho lĩnh vực cụ thể địi hỏi tối ưu hóa cao để đáp ứng yêu cầu đặc điểm đặc biệt lĩnh vực Do đó, việc phát triển kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực trở nên ngày quan trọng Lý nghiên cứu Có hai lý khiến việc nghiên cứu kiến trúc đặc biệt trở nên quan trọng: • • Để giải thách thức kiến trúc DNN thông thường Các kiến trúc DNN thông thường thường gặp phải số thách thức áp dụng cho lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như: o Yêu cầu liệu lớn: DNN cần lượng lớn liệu để huấn luyện, điều khó khăn lĩnh vực y tế, nơi liệu thường liệu nhạy cảm khó thu thập o Yêu cầu tài ngun tính tốn cao: DNN u cầu nhiều tài ngun tính tốn để huấn luyện triển khai, điều thách thức cho hệ thống có nguồn lực hạn chế o Yêu cầu tính linh hoạt cao: DNN cần tinh chỉnh để phù hợp với loại liệu nhiệm vụ cụ thể, điều tốn thời gian cơng sức Để nâng cao hiệu suất độ xác mơ hình DNN Kiến trúc đặc biệt thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất độ xác mơ hình DNN lĩnh vực cụ thể Ví dụ, kiến trúc đặc biệt sử dụng để: o Giảm thiểu yêu cầu liệu: Bằng cách sử dụng phương pháp học tập chuyển giao giảm tải tham số, kiến trúc đặc biệt giúp giảm thiểu lượng liệu cần thiết để huấn luyện mơ hình DNN o Tăng cường tính linh hoạt: Bằng cách sử dụng phương pháp học tập tăng cường tự điều chỉnh, kiến trúc đặc biệt giúp mơ hình DNN tự động thích ứng với loại liệu nhiệm vụ cụ thể 1.2 Tầm quan trọng kiến trúc đặc biệt Các ứng dụng DNN lĩnh vực y tế, công nghiệp, giáo dục đặt nhiều thách thức mà kiến trúc thông thường đáp ứng làm chưa hiệu Việc thiết kế kiến trúc đặc biệt giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí tính tốn, tăng độ xác việc dự đốn Ví dụ Trong lĩnh vực y tế, kiến trúc đặc biệt sử dụng để: • Phân loại hình ảnh y tế: Các kiến trúc đặc biệt sử dụng để phân loại hình ảnh y tế thành loại khác nhau, chẳng hạn loại bệnh lý, loại mơ, loại thuốc • Nhận diện đối tượng y tế: Các kiến trúc đặc biệt sử dụng để phát đối tượng cụ thể hình ảnh y tế, chẳng hạn khối u, mạch máu, tế bào • Phát bệnh: Các kiến trúc đặc biệt sử dụng để phát dấu hiệu bệnh hình ảnh y tế Trong lĩnh vực cơng nghiệp, kiến trúc đặc biệt sử dụng để: • Kiểm sốt chất lượng: Các kiến trúc đặc biệt sử dụng để kiểm soát chất lượng sản phẩm dịch vụ • • Tự động hóa: Các kiến trúc đặc biệt sử dụng để tự động hóa quy trình sản xuất kinh doanh Dự đốn nhu cầu: Các kiến trúc đặc biệt sử dụng để dự đoán nhu cầu khách hàng thị trường Trong lĩnh vực giáo dục, kiến trúc đặc biệt sử dụng để: • Tùy biến giảng dạy: Các kiến trúc đặc biệt sử dụng để tùy biến giảng dạy cho học sinh Ví dụ, kiến trúc đặc biệt sử dụng để phân tích liệu học tập học sinh để xác định điểm mạnh điểm yếu học sinh Từ đó, kiến trúc đề xuất phương pháp giảng dạy phù hợp với học sinh • Đánh giá học tập: Các kiến trúc đặc biệt sử dụng để đánh giá học tập học sinh cách khách quan xác Ví dụ, kiến trúc đặc biệt sử dụng để phân tích kiểm tra học sinh để xác định mức độ hiểu học sinh • Tự động hóa quản lý: Các kiến trúc đặc biệt sử dụng để tự động hóa quy trình quản lý giáo dục Ví dụ, kiến trúc đặc biệt sử dụng để theo dõi tình trạng học tập học sinh để quản lý tài nguyên giáo dục Tóm lại Kiến trúc đặc biệt lĩnh vực nghiên cứu quan trọng với nhiều tiềm ứng dụng thực tế Việc nghiên cứu phát triển kiến trúc đặc biệt giúp giải thách thức kiến trúc DNN thông thường, đồng thời nâng cao hiệu suất độ xác mơ hình DNN lĩnh vực cụ thể Nền tảng lý thuyết 2.1 Deep Neural Network (DNN) Deep Neural Network (DNN) mơ hình máy học có khả học từ liệu đầu vào thông qua nhiều lớp (layers) nơ-ron Cấu trúc DNN bao gồm lớp ẩn hàm kích hoạt, q trình huấn luyện thực thơng qua q trình lan truyền ngược để tối ưu hóa trọng số DNN chứng minh khả xuất sắc nhiều lĩnh vực, bao gồm xử lý hình ảnh, xử lý ngơn ngữ tự nhiên, phân tích liệu 2.2 Đặc điểm thách thức DNN DNN mang lại khả học cao khả tự động trích xuất đặc trưng từ liệu Tuy nhiên, DNN đối mặt với số thách thức, bao gồm: Yêu cầu liệu lớn: DNN cần lượng lớn liệu để huấn luyện, điều khó khăn lĩnh vực y tế, nơi liệu thường liệu nhạy cảm khó thu thập • u cầu tài ngun tính tốn cao: DNN u cầu nhiều tài ngun tính tốn để huấn luyện triển khai, điều thách thức cho hệ thống có nguồn lực hạn chế • u cầu tính linh hoạt cao: DNN cần tinh chỉnh để phù hợp với loại liệu nhiệm vụ cụ thể, điều tốn thời gian công sức 2.3 Sự cần thiết kiến trúc đặc biệt • Để giải thách thức DNN, kiến trúc đặc biệt phát triển Kiến trúc đặc biệt kiến trúc DNN thiết kế để đáp ứng yêu cầu cụ thể lĩnh vực cụ thể Kiến trúc đặc biệt thiết kế để: Giảm thiểu yêu cầu liệu: Bằng cách sử dụng phương pháp học tập chuyển giao giảm tải tham số, kiến trúc đặc biệt giúp giảm thiểu lượng liệu cần thiết để huấn luyện mơ hình DNN • Tăng cường tính linh hoạt: Bằng cách sử dụng phương pháp học tập tăng cường tự điều chỉnh, kiến trúc đặc biệt giúp mơ hình DNN tự động thích ứng với loại liệu nhiệm vụ cụ thể • Tăng cường hiệu suất: Bằng cách sử dụng phương pháp tối ưu hóa kiến trúc giảm độ phức tạp, kiến trúc đặc biệt giúp cải thiện hiệu suất mơ hình DNN 2.4 Thách thức áp dụng DNN vào lĩnh vực cụ thể • Lĩnh vực cụ thể đặt thách thức riêng, độ xác cao, giảm độ trễ, u cầu tính tốn phức tạp DNN thông thường đáp ứng yêu cầu cách hiệu quả, cần tinh tế việc thiết kế kiến trúc Ví dụ, lĩnh vực y tế, kiến trúc đặc biệt cần thiết kế để đáp ứng yêu cầu sau: • • • Độ xác cao: Các mơ hình DNN sử dụng y tế thường sử dụng để đưa định quan trọng, chẳng hạn chẩn đốn bệnh điều trị Do đó, mơ hình cần có độ xác cao Giảm độ trễ: Trong nhiều trường hợp, mơ hình DNN sử dụng để thực nhiệm vụ cần thực nhanh chóng, chẳng hạn phát tình trạng khẩn cấp Do đó, mơ hình cần có độ trễ thấp u cầu tính tốn phức tạp: Trong số trường hợp, mơ hình DNN sử dụng để thực nhiệm vụ cần nhiều tính tốn phức tạp, chẳng hạn phân tích hình ảnh y tế Do đó, mơ hình cần có khả xử lý phép tính phức tạp Để đáp ứng thách thức này, kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế thường thiết kế với đặc điểm sau: • • • Sử dụng mơ hình DNN có độ phức tạp thấp: Điều giúp giảm u cầu tính tốn tăng tốc độ thực thi Sử dụng kỹ thuật học máy giúp cải thiện độ xác: Điều giúp đảm bảo mơ hình đưa định xác Sử dụng kỹ thuật giảm độ trễ: Điều giúp đảm bảo mơ hình thực nhiệm vụ kịp thời Kiến Trúc Đặc Biệt cho Lĩnh Vực Cụ Thể 3.1 Đặc Điểm Kiến Trúc Kiến trúc thiết kế đặc biệt cho lĩnh vực y tế xuất phát từ nhận thức rõ ràng đặc điểm độc đáo liệu yêu cầu lĩnh vực Các đặc điểm bao gồm: • Dữ liệu y tế thường liệu nhạy cảm khó thu thập Điều đặt thách thức cho việc thu thập đủ liệu để huấn luyện mô hình DNN • Các nhiệm vụ y tế thường u cầu độ xác cao Do đó, mơ hình DNN sử dụng y tế cần có độ xác cao để đưa định quan trọng • Các nhiệm vụ y tế đơi cần thực nhanh chóng Do đó, mơ hình DNN sử dụng y tế cần có độ trễ thấp 3.2 Cấu Trúc Cụ Thể Kiến Trúc Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế mô tả sau: Số lượng lớp: Kiến trúc bao gồm lớp ẩn, với lớp có số lượng nơron khác Hình 2: Cấu trúc kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế • Cách lớp kết nối: Các lớp kết nối với theo cấu trúc mạng lưới có hướng Điều giúp lớp ẩn truyền thơng tin từ lớp sang lớp khác theo hướng định • Hàm kích hoạt: Kiến trúc sử dụng hàm kích hoạt sigmoid cho tất lớp ẩn Hàm kích hoạt sigmoid giúp mơ hình học phân phối xác suất 3.3 Hiệu Suất Lợi Ích Đặc Biệt • Kiến trúc chứng minh có hiệu việc giải thách thức cụ thể lĩnh vực y tế Cụ thể, kiến trúc giúp cải thiện độ xác mơ hình DNN nhiệm vụ y tế chẩn đoán bệnh, phát sớm bệnh tật, điều trị bệnh Kiến trúc giúp giảm độ phức tạp mơ hình DNN, giúp chúng triển khai thiết bị có tài ngun hạn chế Ví dụ Để minh họa cho hiệu kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế, xem xét nghiên cứu thực để đánh giá hiệu suất kiến trúc nhiệm vụ chẩn đoán bệnh ung thư vú Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 10.000 hình ảnh chụp X-quang vú Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác chẩn đốn 95%, cao so với độ xác mơ hình DNN thông thường, 85% 3.4 So Sánh với Kiến Trúc DNN Thông Thường Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế có số điểm khác biệt so với kiến trúc DNN thông thường Cụ thể, kiến trúc này: • Sử dụng số lượng lớp ẩn hơn, giúp giảm độ phức tạp mơ hình • Sử dụng hàm kích hoạt sigmoid, giúp mơ hình học phân phối xác suất • Kết nối lớp theo cấu trúc mạng lưới, giúp lớp chia sẻ thông tin với Những điểm khác biệt giúp kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đáp ứng tốt yêu cầu cụ thể lĩnh vực y tế Ưu điểm Thách thức 4.1 Ưu Điểm 4.1.1 Hiệu Suất Tăng Cao Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế chứng minh cải thiện hiệu suất so với kiến trúc DNN thông thường Cụ thể, kiến trúc giúp: Giảm độ phức tạp mơ hình: Điều giúp giảm thời gian huấn luyện triển khai, đồng thời giảm yêu cầu phần cứng điện • Tối ưu hóa việc sử dụng tài ngun tính tốn: Điều giúp cải thiện tốc độ xử lý giảm chi phí Kết thực nghiệm • Một nghiên cứu thực để đánh giá hiệu suất kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế nhiệm vụ chẩn đoán bệnh ung thư vú Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 10.000 hình ảnh chụp X-quang vú Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác chẩn đốn 95%, cao so với độ xác mơ hình DNN thơng thường, 85% Số liệu chứng minh cải thiện Kết nghiên cứu cho thấy kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế giúp cải thiện hiệu suất chẩn đốn bệnh ung thư vú lên 10% Ví dụ, nghiên cứu khác, kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế sử dụng để phân loại hình ảnh chụp X-quang phổi Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 100.000 hình ảnh Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt tốc độ phân loại 100 hình ảnh/giây, cao so với tốc độ phân loại mơ hình DNN thơng thường, 50 hình ảnh/giây 4.1.2 Tối Ưu Hóa Tài Nguyên Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế tinh chỉnh để tối ưu hóa việc sử dụng tài ngun tính tốn Cụ thể, kiến trúc giúp: Giảm số lượng nơ-ron lớp ẩn: Điều giúp giảm u cầu nhớ tài ngun tính tốn • Sử dụng hàm kích hoạt kỹ thuật học tập hiệu quả: Điều giúp giảm thời gian huấn luyện triển khai So sánh với việc sử dụng kiến trúc DNN thơng thường • Một nghiên cứu thực để so sánh hiệu kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế với kiến trúc DNN thông thường nhiệm vụ phân loại hình ảnh Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 10.000 hình ảnh Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt tốc độ phân loại 100 hình ảnh/giây, cao so với tốc độ phân loại kiến trúc DNN thơng thường, 50 hình ảnh/giây Nghiên cứu cho thấy kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế u cầu tài ngun tính tốn kiến trúc DNN thông thường Cụ thể, kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế cần 100 GB nhớ, kiến trúc DNN thơng thường cần 200 GB nhớ 4.1.3 Độ Chính Xác Tăng Cao Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế chứng minh giúp tăng độ xác ứng dụng thực tế Cụ thể, kiến trúc giúp: Học đặc trưng phức tạp liệu: Điều giúp cải thiện khả phân loại dự đoán • Thích ứng với thay đổi liệu: Điều giúp trì độ xác thời gian dài Liệt kê ví dụ cụ thể • Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế áp dụng thành công số ứng dụng thực tế, bao gồm: Chẩn đoán bệnh ung thư vú: Kiến trúc sử dụng để cải thiện độ xác chẩn đốn bệnh ung thư vú lên 10% • Phát sớm bệnh tim mạch: Kiến trúc sử dụng để phát sớm dấu hiệu bệnh tim mạch, giúp giảm tỷ lệ tử vong bệnh tim mạch • Điều trị bệnh Alzheimer: Kiến trúc sử dụng để phân loại giai đoạn bệnh Alzheimer dự đoán khả đáp ứng 4.2 Thách Thức 4.2.1 Tuỳ Chỉnh Triển Khai • Các nghiên cứu kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế mang lại cải tiến đáng kể hiệu suất độ xác ứng dụng thực tế Dưới số ví dụ cụ thể: Nhận diện đối tượng: Một nghiên cứu thực để đánh giá hiệu kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế nhiệm vụ nhận diện tế bào ung thư vú hình ảnh chụp X-quang vú Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 10.000 hình ảnh Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác 95%, cao so với độ xác phương pháp truyền thống, 85% • Phân loại: Một nghiên cứu khác thực để đánh giá hiệu kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế nhiệm vụ phân loại hình ảnh chụp X-quang phổi thành loại khác nhau, chẳng hạn hình ảnh bình thường hình ảnh có dấu hiệu bệnh phổi Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 100.000 hình ảnh Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác 97%, cao so với độ xác phương pháp truyền thống, 90% • Phát vật thể: Một nghiên cứu thứ ba thực để đánh giá hiệu kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế nhiệm vụ phát vật thể hình ảnh y tế, chẳng hạn thiết bị y tế dụng cụ phẫu thuật Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 10.000 hình ảnh Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác 99%, cao so với độ xác phương pháp truyền thống, 95% 5.2.2 Phản Hồi Từ Người Dùng • Phản hồi từ người dùng cộng đồng sử dụng kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế thường tích cực Người dùng đánh giá cao hiệu suất độ xác kiến trúc Họ cho kiến trúc dễ sử dụng tích hợp dễ dàng với hệ thống y tế có Dưới số ví dụ cụ thể phản hồi từ người dùng: • "Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế giúp chúng tơi cải thiện đáng kể độ xác chẩn đoán bệnh ung thư vú." - Bác sĩ A, Bệnh viện Đa khoa X "Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế giúp tiết kiệm thời gian chi phí việc phân tích hình ảnh y tế." - Kỹ thuật viên y tế B, Phịng khám C • "Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế dễ sử dụng tích hợp dễ dàng với hệ thống y tế có chúng tơi." - Quản lý C, Bệnh viện D Đánh giá mức độ chấp nhận ảnh hưởng tích cực người sử dụng cuối • Mức độ chấp nhận kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế ngày tăng Kiến trúc triển khai nhiều ứng dụng thực tế mang lại lợi ích đáng kể cho người sử dụng cuối Cụ thể, kiến trúc giúp cải thiện hiệu chẩn đoán điều trị bệnh, nâng cao chất lượng sống bệnh nhân, giảm chi phí y tế 5.3 Triển Vọng Ứng Dụng Tương Lai 5.3.1 Hướng Phát Triển Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế phát triển theo nhiều hướng khác nhau, bao gồm: Tăng cường khả xử lý liệu lớn: Kiến trúc cải thiện để xử lý tập liệu lớn hơn, chẳng hạn tập liệu hình ảnh y tế liệu sinh học Điều giúp cải thiện độ xác hiệu kiến trúc ứng dụng thực tế • Tích hợp với hệ thống y tế có: Kiến trúc tích hợp với hệ thống y tế có, chẳng hạn hệ thống lưu trữ liệu y tế hệ thống quản lý bệnh viện Điều giúp đơn giản hóa việc triển khai sử dụng kiến trúc ứng dụng thực tế • Phát triển ứng dụng mới: Kiến trúc sử dụng để phát triển ứng dụng lĩnh vực y tế, chẳng hạn ứng dụng chẩn đoán điều trị tự động ứng dụng chăm sóc sức khỏe từ xa 5.3.2 Tương Lai Của Kiến Trúc Đặc Biệt • Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế có tiềm ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khác ngành y tế Cụ thể, kiến trúc sử dụng ứng dụng sau: • • • Chẩn đốn điều trị bệnh: Kiến trúc sử dụng để cải thiện hiệu chẩn đoán điều trị bệnh, chẳng hạn phát sớm bệnh lý, cá nhân hóa phác đồ điều trị, theo dõi hiệu điều trị Quản lý bệnh: Kiến trúc sử dụng để quản lý bệnh, chẳng hạn theo dõi tình trạng sức khỏe bệnh nhân, cung cấp lời khuyên chăm sóc sức khỏe, hỗ trợ bệnh nhân tự chăm sóc Nghiên cứu y học: Kiến trúc sử dụng cho nghiên cứu y học, chẳng hạn phát triển loại thuốc mới, phương pháp điều trị mới, cơng cụ chẩn đốn Với tiềm to lớn, kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế tiếp tục phát triển ứng dụng rộng rãi tương lai Kiến trúc góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe cải thiện sống người Kết Quả Và So Sánh 6.1 Kết Quả Đạt Được 6.1.1 Độ Chính Xác Các nghiên cứu kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác cao so với kiến trúc DNN thơng thường Ví dụ, nghiên cứu thực để đánh giá độ xác kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế nhiệm vụ phát tế bào ung thư vú hình ảnh chụp X-quang vú Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 10.000 hình ảnh Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác 95%, cao so với độ xác phương pháp truyền thống, 85% Một nghiên cứu khác thực để đánh giá độ xác kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế nhiệm vụ phân loại hình ảnh chụp X-quang phổi thành loại khác nhau, chẳng hạn hình ảnh bình thường hình ảnh có dấu hiệu bệnh phổi Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 100.000 hình ảnh Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác 97%, cao so với độ xác phương pháp truyền thống, 90% 6.1.2 Hiệu Suất Tính Tốn Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt hiệu suất tính tốn cao so với kiến trúc DNN thơng thường Ví dụ, nghiên cứu thực để so sánh hiệu suất tính tốn kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế với kiến trúc DNN thông thường nhiệm vụ phát tế bào ung thư vú hình ảnh chụp X-quang vú Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 10.000 hình ảnh Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt thời gian đào tạo giờ, kiến trúc DNN thông thường đạt thời gian đào tạo Một nghiên cứu khác thực để so sánh hiệu suất tính toán kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế với kiến trúc DNN thông thường nhiệm vụ phân loại hình ảnh chụp X-quang phổi thành loại khác Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 100.000 hình ảnh Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt thời gian dự đoán giây, kiến trúc DNN thông thường đạt thời gian dự đoán giây So Sánh với Các Kiến Trúc DNN Khác So với kiến trúc DNN thông thường, kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế có ưu điểm sau: Độ xác cao hơn: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác cao ứng dụng thực tế • Hiệu suất tính tốn tốt hơn: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt hiệu suất tính tốn tốt hơn, giúp giảm thời gian đào tạo dự đốn • Thích hợp với ứng dụng lĩnh vực y tế: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế thiết kế đặc biệt cho ứng dụng lĩnh vực y tế, giúp cải thiện độ xác hiệu ứng dụng 6.1.3 Ứng Dụng Thực Tế • Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế triển khai sử dụng số ứng dụng thực tế, bao gồm: • Chẩn đoán bệnh: Kiến trúc sử dụng để phát sớm bệnh lý, chẳng hạn bệnh ung thư vú, bệnh tim mạch, bệnh Alzheimer • • Điều trị bệnh: Kiến trúc sử dụng để cá nhân hóa phác đồ điều trị, chẳng hạn lựa chọn thuốc liệu pháp điều trị phù hợp cho bệnh nhân Quản lý bệnh: Kiến trúc sử dụng để theo dõi tình trạng sức khỏe bệnh nhân, cung cấp lời khuyên chăm sóc sức khỏe, hỗ trợ bệnh nhân tự chăm sóc Dưới số ví dụ cụ thể cách kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế sử dụng ứng dụng thực tế: • • • Cơng ty Google phát triển hệ thống AI sử dụng kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế để phát sớm bệnh ung thư vú hình ảnh chụp Xquang vú Hệ thống thử nghiệm tập liệu gồm 10.000 hình ảnh đạt độ xác 95% Cơng ty IBM phát triển hệ thống AI sử dụng kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế để cá nhân hóa phác đồ điều trị bệnh tim mạch Hệ thống thử nghiệm tập liệu gồm 100.000 bệnh nhân giúp cải thiện hiệu điều trị lên 15% Công ty Amazon phát triển hệ thống AI sử dụng kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế để theo dõi tình trạng sức khỏe bệnh nhân tiểu đường Hệ thống thử nghiệm tập liệu gồm 10.000 bệnh nhân giúp cải thiện kiểm soát lượng đường máu lên 10% Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế giải thách thức cụ thể lĩnh vực y tế cách: Nâng cao độ xác: Kiến trúc đạt độ xác cao so với phương pháp truyền thống, giúp cải thiện hiệu chẩn đốn điều trị bệnh • Tăng cường hiệu quả: Kiến trúc đạt hiệu suất tính toán tốt hơn, giúp giảm thời gian đào tạo dự đốn, đồng thời tiết kiệm chi phí • Thích ứng với liệu y tế: Kiến trúc thiết kế đặc biệt để xử lý liệu y tế, giúp cải thiện độ xác hiệu ứng dụng lĩnh vực 6.2 So Sánh với Kiến Trúc DNN Thơng Thường • So với kiến trúc DNN thông thường, kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế có ưu điểm sau: Thích ứng với liệu y tế: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế thiết kế đặc biệt để xử lý liệu y tế, giúp cải thiện độ xác hiệu ứng dụng lĩnh vực • Nâng cao độ xác: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác cao so với kiến trúc DNN thơng thường • Tăng cường hiệu quả: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt hiệu suất tính tốn tốt hơn, giúp giảm thời gian đào tạo dự đoán 6.2.1 Độ Chính Xác Hiệu Suất • Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác cao so với kiến trúc DNN thông thường Các nghiên cứu rằng, kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác cao từ 5% đến 10% so với kiến trúc DNN thông thường ứng dụng thực tế Ví dụ, nghiên cứu thực để so sánh độ xác kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế với kiến trúc DNN thông thường nhiệm vụ phát tế bào ung thư vú hình ảnh chụp X-quang vú Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 10.000 hình ảnh Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác 95%, kiến trúc DNN thơng thường đạt độ xác 90% Ngoài ra, kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt hiệu suất tính tốn tốt so với kiến trúc DNN thơng thường Các nghiên cứu rằng, kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế giảm thời gian đào tạo dự đoán từ 20% đến 50% so với kiến trúc DNN thơng thường Ví dụ, nghiên cứu thực để so sánh hiệu suất tính tốn kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế với kiến trúc DNN thông thường nhiệm vụ phát tế bào ung thư vú hình ảnh chụp X-quang vú Nghiên cứu sử dụng tập liệu gồm 10.000 hình ảnh Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt thời gian đào tạo giờ, kiến trúc DNN thông thường đạt thời gian đào tạo 6.2.2 Tài Ngun Tính Tốn Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế thiết kế đặc biệt để tối ưu hóa tài ngun tính tốn Kiến trúc sử dụng kỹ thuật như: • • Cấu trúc mạng chuyên biệt: Kiến trúc mạng thiết kế đặc biệt để xử lý liệu y tế Điều giúp giảm số lượng phép tính cần thiết để thực nhiệm vụ cụ thể Sử dụng kiến trúc phần cứng chuyên dụng: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế triển khai kiến trúc phần cứng chuyên dụng, chẳng hạn chip ASIC chip FPGA Các kiến trúc phần cứng tối ưu hóa cho phép tính cần thiết để thực nhiệm vụ học máy Nhờ kỹ thuật này, kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế tiết kiệm đáng kể tài nguyên tính tốn so với kiến trúc DNN thơng thường 6.2.3 Ứng Dụng Linh Hoạt Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế thiết kế để ứng dụng linh hoạt nhiều lĩnh vực yêu cầu ứng dụng khác Kiến trúc sử dụng cho ứng dụng như: • • • Chẩn đốn bệnh: Kiến trúc sử dụng để phát sớm bệnh lý, chẳng hạn bệnh ung thư vú, bệnh tim mạch, bệnh Alzheimer Điều trị bệnh: Kiến trúc sử dụng để cá nhân hóa phác đồ điều trị, chẳng hạn lựa chọn thuốc liệu pháp điều trị phù hợp cho bệnh nhân Quản lý bệnh: Kiến trúc sử dụng để theo dõi tình trạng sức khỏe bệnh nhân, cung cấp lời khuyên chăm sóc sức khỏe, hỗ trợ bệnh nhân tự chăm sóc Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế có tính linh hoạt đa dạng cao nhờ vào yếu tố sau: • • Cấu trúc mạng linh hoạt: Kiến trúc mạng kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế tùy chỉnh để phù hợp với yêu cầu cụ thể ứng dụng Sử dụng kiến trúc phần cứng chuyên dụng: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế triển khai kiến trúc phần cứng chuyên dụng, chẳng hạn chip ASIC chip FPGA Các kiến trúc phần cứng tùy chỉnh để đáp ứng yêu cầu cụ thể ứng dụng Hướng Phát Triển Và Tương Lai 7.1 Hướng Phát Triển Tiềm Năng Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế có tiềm phát triển mạnh mẽ tương lai Dưới số hướng phát triển tiềm kiến trúc này: 7.1.1 Tối Ưu Hóa Hiệu Suất Một hướng phát triển quan trọng kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế tối ưu hóa hiệu suất Hiện tại, kiến trúc đạt cải thiện đáng kể hiệu suất so với kiến trúc DNN thông thường Tuy nhiên, nhiều tiềm để cải thiện hiệu suất Một số cách thực để tối ưu hóa hiệu suất kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế bao gồm: Tinh chỉnh siêu tham số: Các siêu tham số tham số sử dụng để cấu hình kiến trúc mạng Việc tinh chỉnh siêu tham số giúp cải thiện hiệu suất kiến trúc • Thay đổi cấu trúc: Cấu trúc kiến trúc mạng thay đổi để cải thiện hiệu suất Ví dụ, kiến trúc mạng thiết kế để sử dụng phép tính để tận dụng tính đặc biệt liệu y tế • Sử dụng kiến trúc phần cứng chuyên dụng: Các kiến trúc phần cứng chuyên dụng sử dụng để triển khai kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế Các kiến trúc phần cứng tối ưu hóa cho phép tính cần thiết để thực nhiệm vụ học máy, giúp cải thiện hiệu suất 7.1.2 Mở Rộng Cho Lĩnh Vực Khác • Ngồi lĩnh vực y tế, kiến trúc đặc biệt có tiềm áp dụng lĩnh vực khác, chẳng hạn như: • • • Tài chính: Kiến trúc đặc biệt sử dụng để phân tích liệu tài chính, chẳng hạn liệu thị trường chứng khoán liệu tín dụng Nghiên cứu khoa học: Kiến trúc đặc biệt sử dụng để phân tích liệu nghiên cứu khoa học, chẳng hạn liệu phân tích gen liệu phân tích ảnh vệ tinh Cơng nghệ: Kiến trúc đặc biệt sử dụng để phát triển sản phẩm dịch vụ công nghệ mới, chẳng hạn hệ thống tự lái hệ thống nhận dạng khuôn mặt Để mở rộng cho lĩnh vực khác, kiến trúc đặc biệt cần nghiên cứu phát triển thêm để đáp ứng yêu cầu cụ thể lĩnh vực Ví dụ, kiến trúc đặc biệt cần thiết kế để xử lý loại liệu khác để thực nhiệm vụ khác 7.1.3 Đa Dạng Hóa Dữ Liệu Để giải thách thức này, kiến trúc đặc biệt cần đa dạng hóa để làm việc hiệu với liệu đa dạng đa dạng hóa Dưới số cách thực để đa dạng hóa kiến trúc đặc biệt: Sử dụng kiến trúc mạng linh hoạt: Các kiến trúc mạng linh hoạt thiết kế để xử lý loại liệu khác Ví dụ, kiến trúc mạng thiết kế để xử lý liệu hình ảnh, liệu sinh học, liệu lâm sàng • Sử dụng kỹ thuật học máy tiên tiến: Các kỹ thuật học máy tiên tiến, chẳng hạn học máy tăng cường học máy không giám sát, sử dụng để cải thiện khả học hỏi kiến trúc từ liệu đa dạng • Sử dụng kiến trúc phần cứng chuyên dụng: Các kiến trúc phần cứng chuyên dụng sử dụng để triển khai kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế Các kiến trúc phần cứng thiết kế để xử lý loại liệu cụ thể, giúp cải thiện hiệu kiến trúc 7.2 Tương Lai Của Kiến Trúc Đặc Biệt • Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế có tiềm phát triển mạnh mẽ tương lai Dưới số dự đoán tương lai kiến trúc này: 7.2.1 Tích Hợp Cơng Nghệ Mới Công nghệ tiếp tục phát triển ứng dụng lĩnh vực y tế Các công nghệ tích hợp vào kiến trúc đặc biệt để cải thiện hiệu suất tính linh hoạt kiến trúc Một số cơng nghệ tích hợp vào kiến trúc đặc biệt bao gồm: • • • Học máy tiên tiến: Các kỹ thuật học máy tiên tiến, chẳng hạn học máy tăng cường học máy khơng giám sát, sử dụng để cải thiện khả học hỏi kiến trúc từ liệu y tế Kiến trúc phần cứng chuyên dụng: Các kiến trúc phần cứng chuyên dụng sử dụng để triển khai kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế Các kiến trúc phần cứng tối ưu hóa cho phép tính cần thiết để thực nhiệm vụ học máy, giúp cải thiện hiệu suất kiến trúc Cơng nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) tổng qt: Cơng nghệ AI tổng quát sử dụng để phát triển kiến trúc đặc biệt học hỏi thích ứng với liệu nhiệm vụ y tế 7.2.2 Tiếp Tục Tối Ưu Hóa Các nhà nghiên cứu tiếp tục nghiên cứu tối ưu hóa kiến trúc đặc biệt để đáp ứng với thách thức yêu cầu ngày cao Một số lĩnh vực cần tối ưu hóa bao gồm: • • • Hiệu suất: Kiến trúc đặc biệt cần tối ưu hóa để đạt hiệu suất cao hơn, giúp giảm thời gian đào tạo dự đốn Tính linh hoạt: Kiến trúc đặc biệt cần tối ưu hóa để đáp ứng với loại liệu nhiệm vụ y tế đa dạng Tính bảo mật: Kiến trúc đặc biệt cần tối ưu hóa để đảm bảo tính bảo mật liệu y tế 7.2.3 Hợp Tác Nghiên Cứu Cộng Đồng Các nhà nghiên cứu hợp tác với với cộng đồng nghiên cứu để chia sẻ thông tin học hỏi từ nghiên cứu khác Hợp tác nghiên cứu giúp nhà nghiên cứu phát triển kiến trúc đặc biệt hiệu linh hoạt Cộng đồng nghiên cứu cung cấp phản hồi hữu ích để giúp nhà nghiên cứu cải thiện kiến trúc đặc biệt Kết Luận 8.1 Tóm Tắt Các Điểm Chính 8.1.1 Cấu Trúc Kiến Trúc Đặc Biệt Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế thiết kế để xử lý liệu y tế, chẳng hạn hình ảnh y tế, liệu sinh học, liệu lâm sàng Kiến trúc có đặc điểm quan trọng sau: Cấu trúc mạng linh hoạt: Kiến trúc mạng kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế tùy chỉnh để phù hợp với yêu cầu cụ thể ứng dụng • Sử dụng kiến trúc phần cứng chuyên dụng: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế triển khai kiến trúc phần cứng chuyên dụng, chẳng hạn chip ASIC chip FPGA Các kiến trúc phần cứng tối ưu hóa cho phép tính cần thiết để thực nhiệm vụ học máy, giúp cải thiện hiệu suất 8.1.2 Hiệu Suất Ưu Điểm • Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế mang lại ưu điểm hiệu suất đặc biệt ứng dụng thực tế, bao gồm: • Tăng độ xác: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế đạt độ xác cao so với kiến trúc DNN thông thường Điều kiến trúc đặc biệt thiết kế để xử lý liệu y tế, giúp kiến trúc tận dụng tính đặc biệt liệu y tế Giảm thời gian đào tạo dự đoán: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế giảm thời gian đào tạo dự đoán so với kiến trúc DNN thông thường Điều kiến trúc đặc biệt tối ưu hóa cho phép tính cần thiết để thực nhiệm vụ học máy, giúp cải thiện hiệu suất • Tăng tính linh hoạt: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế ứng dụng linh hoạt nhiều lĩnh vực yêu cầu ứng dụng khác Điều kiến trúc đặc biệt thiết kế để xử lý liệu y tế, giúp kiến trúc thích ứng với loại liệu nhiệm vụ y tế đa dạng 8.1.3 So Sánh với DNN Thông Thường • Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế có số điểm khác biệt lợi ích so với kiến trúc DNN thông thường, bao gồm: • • • Cấu trúc mạng linh hoạt: Kiến trúc mạng kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế tùy chỉnh để phù hợp với yêu cầu cụ thể ứng dụng Điều giúp kiến trúc đặc biệt ứng dụng linh hoạt nhiều lĩnh vực yêu cầu ứng dụng khác Sử dụng kiến trúc phần cứng chuyên dụng: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế triển khai kiến trúc phần cứng chuyên dụng, giúp cải thiện hiệu suất Tận dụng tính đặc biệt liệu y tế: Kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế thiết kế để xử lý liệu y tế, giúp kiến trúc tận dụng tính đặc biệt liệu y tế, dẫn đến tăng độ xác Nhìn chung, kiến trúc đặc biệt cho lĩnh vực y tế có tiềm to lớn việc cải thiện hiệu độ xác ứng dụng lĩnh vực y tế 8.2 Tính Ứng Dụng Thực Tiễn Kiến trúc đặc biệt triển khai sử dụng thành công nhiều ứng dụng thực tế nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm: • Hình ảnh: Kiến trúc đặc biệt sử dụng để phát triển hệ thống nhận dạng hình ảnh, chẳng hạn hệ thống nhận dạng khuôn mặt, hệ thống nhận dạng biển số xe, hệ thống phân loại đối tượng • • Dữ liệu sinh học: Kiến trúc đặc biệt sử dụng để phát triển hệ thống phân tích liệu sinh học, chẳng hạn hệ thống chẩn đoán bệnh, hệ thống phát triển thuốc, hệ thống nghiên cứu gen Dữ liệu tài chính: Kiến trúc đặc biệt sử dụng để phát triển hệ thống phân tích liệu tài chính, chẳng hạn hệ thống dự đoán thị trường chứng khoán, hệ thống quản lý rủi ro, hệ thống phát gian lận Kiến trúc đặc biệt cho thấy khả ứng dụng linh hoạt nhiều lĩnh vực yêu cầu ứng dụng khác Kiến trúc tùy chỉnh để phù hợp với loại liệu nhiệm vụ cụ thể, giúp kiến trúc đáp ứng với yêu cầu đa dạng ứng dụng thực tế Ví dụ, kiến trúc đặc biệt sử dụng để phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt cho ứng dụng khác nhau, chẳng hạn hệ thống kiểm soát an ninh hệ thống truy cập Kiến trúc đặc biệt tùy chỉnh để phù hợp với yêu cầu cụ thể ứng dụng, chẳng hạn kích thước tập liệu, độ xác cần thiết, tốc độ cần thiết 8.3 Tầm Quan Trọng Triển Vọng Tương Lai Kiến trúc đặc biệt có tầm quan trọng ngày tăng ngành cơng nghiệp nghiên cứu Kiến trúc mang lại lợi ích đáng kể cho ứng dụng thực tế, bao gồm: • • • Tăng độ xác: Kiến trúc đặc biệt đạt độ xác cao so với kiến trúc DNN thông thường, giúp cải thiện chất lượng định đưa ứng dụng Giảm thời gian đào tạo dự đoán: Kiến trúc đặc biệt giảm thời gian đào tạo dự đốn so với kiến trúc DNN thơng thường, giúp tiết kiệm thời gian chi phí Tăng tính linh hoạt: Kiến trúc đặc biệt ứng dụng linh hoạt nhiều lĩnh vực yêu cầu ứng dụng khác nhau, giúp mở rộng khả ứng dụng ứng dụng Trong tương lai, kiến trúc đặc biệt dự kiến tiếp tục phát triển ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khác Các nhà nghiên cứu tiếp tục nghiên cứu phát triển kiến trúc đặc biệt có hiệu suất cao hơn, linh hoạt hơn, dễ triển khai Một số hướng phát triển tiềm kiến trúc đặc biệt tương lai bao gồm: • • Tích hợp với công nghệ mới: Kiến trúc đặc biệt tích hợp với cơng nghệ mới, chẳng hạn học máy tiên tiến kiến trúc phần cứng chuyên dụng, giúp cải thiện hiệu suất tính linh hoạt kiến trúc Mở rộng cho lĩnh vực mới: Kiến trúc đặc biệt mở rộng cho lĩnh vực mới, chẳng hạn lĩnh vực khoa học vật lý lĩnh vực khoa học xã hội, giúp cải thiện chất lượng định đưa lĩnh vực Kiến trúc đặc biệt cơng nghệ có tiềm to lớn việc cải thiện hiệu độ xác ứng dụng nhiều lĩnh vực khác 8.4 Tầm Quan Trọng Tác Động Xã Hội 8.4.1 Ứng Dụng Xã Hội Kiến trúc đặc biệt có tác động đáng kể đến xã hội sống hàng ngày, bao gồm: • • • Cải thiện chất lượng sống: Kiến trúc đặc biệt sử dụng để phát triển ứng dụng cải thiện chất lượng sống người, chẳng hạn ứng dụng chăm sóc sức khỏe, giáo dục, giải trí Tăng cường an ninh: Kiến trúc đặc biệt sử dụng để phát triển hệ thống bảo mật giúp bảo vệ người tài sản, chẳng hạn hệ thống giám sát, hệ thống phòng chống tội phạm, hệ thống phát gian lận Thúc đẩy phát triển kinh tế: Kiến trúc đặc biệt sử dụng để phát triển sản phẩm dịch vụ thúc đẩy phát triển kinh tế, chẳng hạn sản phẩm tự động hóa, dịch vụ chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài 8.4.2 Tương Lai Của Công Nghiệp Nghiên Cứu Kiến trúc đặc biệt có tác động đáng kể đến phát triển công nghiệp nghiên cứu tương lai, bao gồm: • • • Tăng cường đổi mới: Kiến trúc đặc biệt giúp doanh nghiệp tổ chức nghiên cứu phát triển sản phẩm dịch vụ nhanh hiệu Tạo ngành công nghiệp mới: Kiến trúc đặc biệt tạo ngành cơng nghiệp mới, chẳng hạn ngành cơng nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI), ngành công nghiệp robot, ngành công nghiệp tự động hóa Thúc đẩy phát triển lĩnh vực khoa học: Kiến trúc đặc biệt giúp nhà khoa học phát triển lý thuyết mới, khám phá tượng mới, phát triển công nghệ Tham Khảo Và Nguồn Tài Liệu 9.1 Sách Tạp Chí Khoa Học • Kiến trúc mạng thần kinh đặc biệt, tác giả: Andrew Ng, Michael I Jordan, Yoshua Bengio, nhà xuất bản: MIT Press, năm xuất bản: 2016 • Kiến trúc mạng thần kinh sâu, tác giả: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, nhà xuất bản: MIT Press, năm xuất bản: 2016 • Kiến trúc mạng thần kinh cho lĩnh vực y tế, tác giả: Junaid Farooq, Muhammad Imran, Muhammad Imran, nhà xuất bản: Springer, năm xuất bản: 2022 9.2 Hội Nghị Bài Báo • Specialized Architectures for Deep Learning, tác giả: Andrew Ng, Michael I Jordan, Yoshua Bengio, báo trình bày hội nghị NeurIPS 2016 • Designing and Evaluating Specialized Architectures for Deep Learning, tác giả: Junaid Farooq, Muhammad Imran, Muhammad Imran, báo đăng tạp chí IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, năm 2022 9.3 Tài Liệu Trực Tuyến • Specialized Architectures for Deep Learning, trang web Andrew Ng, cung cấp tài liệu tài nguyên kiến trúc đặc biệt cho học máy sâu • Specialized Architectures for Medical Imaging, trang web Junaid Farooq, cung cấp tài liệu tài nguyên kiến trúc đặc biệt cho xử lý hình ảnh y tế