Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về backpropagation một cách đơn giản và dễ hiểu. Hãy tưởng tượng rằng backpropagation giống như cách chúng ta học từ sai lầm để trở nên tốt hơn sau mỗi lần. Cùng bắt đầu khám phá hành trình học hỏi này nhé!
Giới thiệu nhân vật: mạng neural
Trước hết, chúng ta cùng nhau tìm hiểu khái niệm mạng neural.
Mạng neural, hay neural network, là một mô hình máy tính được thiết kế để mô phỏng cách mà bộ não con người hoạt động. Nó gồm nhiều neural kết nối với nhau, và mỗi kết nối này có một trọng số (weight) nhằm xác định mức độ quan trọng của kết nối đó. Khi nhận được đầu vào (input), các neural sẽ xử lý thông tin thông qua các kết nối này và truyền tín hiệu từ lớp này sang lớp khác cho đến khi tạo ra đầu ra (output). Quá trình này giống như cách bộ não con người nhận và xử lý thông tin: các tín hiệu được truyền từ neuron này sang neuron khác thông qua các synapse, và sự quan trọng của mỗi kết nối được xác định bởi mức độ kích hoạt của nó.
Hãy tưởng tượng khi bạn nhìn thấy một chiếc lá. Thông tin về chiếc lá, như hình dáng và màu sắc được mắt bạn thu nhận và chuyển thành các tín hiệu điện. Những tín hiệu này được truyền qua các neuron trong não, qua các synapse, và được xử lý để bạn có thể nhận biết và phân loại đó là một chiếc lá. Tương tự như vậy, khi một mạng neural nhận được hình ảnh của một chiếc lá, nó cũng sẽ truyền thông tin qua các lớp neuron, xử lý từng đặc điểm của hình ảnh, và cuối cùng cho ra kết quả rằng đó là một chiếc lá.
Thế nhưng, khi vừa mới được sinh ra, chúng ta sẽ không thể nào biết được chiếc lá là chiếc lá. Việc nhận biết chiếc lá là một quá trình chúng ta học hỏi, cải thiện từ những sai lầm. Chẳng hạn, khi ta nhầm chiếc cục tẩy là chiếc lá, mẹ chúng ta sẽ bảo rằng: “Con nhầm rồi, đây là cục tẩy, không phải chiếc lá.” Mỗi lần chúng ta mắc sai lầm và nhận được phản hồi, bộ não sẽ điều chỉnh cách xử lý thông tin để cải thiện sự nhận biết trong tương lai.
Tương tự như vậy, mạng neural cũng cần học từ những sai lầm của mình. Khi mạng neural nhận diện sai một chiếc lá, nó sẽ tính toán sai số dự đoán và điều chỉnh các trọng số để giảm thiểu sai số này trong lần dự đoán tiếp theo. Quá trình này được thực hiện thông qua backpropagation, giúp mạng neural học hỏi và cải thiện độ chính xác dần dần, giống như cách chúng ta học hỏi từ sai lầm của mình.
Hành trình “học hỏi” của mạng neural
Hành trình học hỏi của mạng Neural trải qua các giai đoạn: forward propagation, tính toán sai số dự đoán (loss), và sau đó điều chỉnh các trọng số bằng backpropagation.
Đầu tiên, trong quá trình forward propagation, mạng neural nhận đầu vào và truyền tín hiệu qua các lớp neuron. Mỗi neuron thực hiện các phép tính trên tín hiệu đầu vào dựa trên trọng số và hàm kích hoạt, sau đó chuyển tín hiệu này sang lớp tiếp theo. Kết quả cuối cùng là đầu ra của mạng neural, dự đoán giá trị nào đó dựa trên đầu vào ban đầu.
Tuy nhiên, dự đoán này không phải lúc nào cũng chính xác. Sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế được gọi là sai số dự đoán hay loss. Hàm mất mát (loss function) được sử dụng để đo lường sai số này. Ví dụ, nếu mạng neural dự đoán một chiếc lá là cục tẩy, sai số sẽ rất lớn, và hàm mất mát sẽ phản ánh điều này.
Để cải thiện độ chính xác, mạng neural cần học hỏi từ sai lầm của mình thông qua quá trình backpropagation. Trong quá trình này, sai số được lan truyền ngược qua mạng neural, từ lớp cuối cùng trở ngược lại các lớp trước đó. Dựa trên sai số này, các gradient của hàm mất mát đối với từng trọng số được tính toán. Sau đó, các trọng số được điều chỉnh theo hướng giảm thiểu sai số, giúp mạng neural học hỏi và cải thiện dự đoán trong lần tiếp theo.
Thông qua việc liên tục thực hiện các quá trình forward propagation, tính toán sai số, và backpropagation, mạng neural dần dần học hỏi và trở nên chính xác hơn trong việc nhận diện và dự đoán.
Tầm quan trọng của Backpropagation
Qua những gì đã trình bày ở trên, có thể thấy backpropagation là một trong những phương pháp quan trọng nhất trong học máy, giúp mạng neural học hỏi và cải thiện hiệu suất dự đoán của mình. Nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng thực tế như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và nhiều lĩnh vực khác.
Hy vọng thông qua bài viết này, bạn đã hiểu rõ hơn về backpropagation và tầm quan trọng của nó trong học máy và mạng neural. Mong rằng bài viết tạo ra tiền đề giúp bạn tiếp tục khám phá và học hỏi thêm về các khái niệm thú vị khác trong lĩnh vực này!
Reference
https://medium.com/analytics-vidhya/backpropagation-for-dummies-e069410fa585