Tầm nhìn máy tính là một ví dụ tuyệt vời về một nhiệm vụ mà Deep Learning đã biến thành một cái gì đó thực tế cho các ứng dụng. Hình 2.8 cho thấy rằng sử dụng Deep Learning để phân loại và gắn nhãn hình ảnh không chỉ tốt hơn bất kỳ thuật toán truyền thống nào khác: nó bắt đầu tốt hơn hành động con người.
Deep Learning Models:
Convolutional Neural Network:
Convolutional Neural Network viết tắt của từ CNN, là một loại mạng thần kinh nhân tạo thuộc kiểu feed-forward, trong đó mô hình kết nối giữa các nơ-ron của nó được lấy cảm hứng từ hệ thống vỏ não thị giác như trong Hình 2.9
- Hình 2.10 cho thấy một mô hình trình tự thường được thiết kế để chuyển đổi một chuỗi đầu vào thành một chuỗi đầu ra trong một miền khác. Recurrent Neural Network, viết tắt của từ RNN, phù hợp cho mục đích này và đã cho thấy sự cải thiện to lớn trong các vấn đề như nhận dạng chữ viết, nhận dạng giọng nói và dịch máy.
-Một mô hình Recurrent Neural Network được sinh ra với khả năng xử lý dữ liệu dài một cách tuần tự và để giải quyết các nhiệm vụ với bối cảnh trải rộng theo thời gian. Mô hình xử lý một phần tử trong chuỗi ở mỗi bước một lần. Sau khi tính toán, trạng thái đơn vị mới được cập nhật được chuyển sang bước tiếp theo để tạo thuận lợi cho việc tính toán của phần tử tiếp theo. Hãy tưởng tượng trường hợp khi một mô hình RNN đọc tất cả các bài viết Wikipedia, theo từng ký tự, và sau đó nó có thể dự đoán các từ sau được đưa ra theo ngữ cảnh.