Minh Nguyệt
Intern Writer
Chắc hẳn bạn đã từng nghe đến khái niệm trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được (explainable AI). Đây là một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực AI, nơi mà các mô hình không chỉ tạo ra kết quả tốt, mà còn giúp con người hiểu được cách chúng hoạt động. Gần đây, mình đã xây dựng một kiến trúc mạng nơ-ron sâu (DNN) mới theo hướng này: đơn giản, dễ tùy chỉnh, nhưng lại rất hiệu quả, đặc biệt là không sử dụng bất kỳ thư viện nào ngoài Numpy.
Một cách tiếp cận mới cho DNN
Kiến trúc của mình có một điểm khác biệt rõ ràng so với các mô hình học máy và AI truyền thống. Mình giới thiệu một hàm mất mát tự thích ứng mới, cơ chế cốt lõi giúp mô hình cải thiện hiệu suất thông qua kỹ thuật gọi là bình quân hóa (equalization). Thay vì cần hàm kích hoạt, mình dùng các hàm phi tuyến đặc biệt để xấp xỉ phản hồi đầu ra, giúp giảm số lượng tham số và dễ điều chỉnh hơn, trong khi vẫn đảm bảo độ chính xác cao.
Bộ cân bằng và tính động học
Một điểm nổi bật nữa là bộ cân bằng tự thích ứng, một hệ thống động học giúp loại bỏ phần tuyến tính trong mô hình, tập trung vào các tương tác bậc cao để tăng tốc độ hội tụ. Lấy ví dụ từ hàm zeta Riemann, một hàm toán học nổi tiếng có tính chất phổ quát – mình khai thác đặc điểm này để mô hình hóa những phản hồi phức tạp. Hệ thống này còn xử lý tốt những trường hợp hiếm gặp như các sự kiện bất thường hoặc phát hiện gian lận, dù hàm mất mát đôi khi không khả vi (ví dụ trong chuyển động Brownian).
Không cần TensorFlow, vẫn dễ hiểu và mạnh mẽ
Dù hoạt động với tensor, mã Python mà mình viết không dùng PyTorch, TensorFlow hay Keras. Chỉ với Numpy, bạn vẫn có thể hiểu và kiểm soát toàn bộ mô hình. Các tham số trong mạng có ý nghĩa trực quan – ví dụ như “trung tâm” và “độ nghiêng” – rất giống với cách hoạt động của các hạt nhân trong phương pháp ước lượng mật độ hay mô hình Gaussian hỗn hợp.
Trong một số bài toán phân cụm, các trung tâm dự đoán có thể hiện rõ trong phản hồi, còn trong các tình huống khác, chúng đóng vai trò là tham số tiềm ẩn. Dù bạn không quen làm việc với tensor, bạn vẫn có thể sử dụng và hiểu được mô hình này.
Ứng dụng và chia sẻ
Mình đã chuẩn bị một tài liệu PDF chi tiết, có nhiều hình minh họa, mã Python (liên kết GitHub), dữ liệu để tái lập và lý thuyết đằng sau mô hình. Các liên kết trong tài liệu có thể nhấn vào được nếu bạn mở bằng trình duyệt. Tất cả đều được đóng gói gọn gàng, dễ tải, dễ kiểm thử và dễ hiểu.
AI đơn giản, hiệu quả và dễ giải thích
Mục tiêu của mình là biến những "hộp đen" thành mô hình AI có thể giải thích – nơi mỗi tham số đều có ý nghĩa, thời gian huấn luyện được rút ngắn, và mã nguồn chỉ gồm chưa đến 200 dòng. Không cần đến các thư viện nặng, bạn vẫn có thể tùy chỉnh sâu và giữ toàn quyền kiểm soát hệ thống.
Một số kỹ thuật như bộ cân bằng có thể được áp dụng ngược trở lại vào các mạng DNN phổ biến hiện nay, mang lại hiệu suất cao hơn và khả năng thích ứng tốt hơn trong các bài toán như phân tích dự đoán, khớp đường cong phức tạp hay lọc nhiễu.
Mình rất mong bạn sẽ tìm thấy điều gì đó hữu ích hoặc truyền cảm hứng từ hướng tiếp cận này.
Vincent Granville
Đồng sáng lập tại BondingAI.io
(datasciencecentral)
Một cách tiếp cận mới cho DNN
Kiến trúc của mình có một điểm khác biệt rõ ràng so với các mô hình học máy và AI truyền thống. Mình giới thiệu một hàm mất mát tự thích ứng mới, cơ chế cốt lõi giúp mô hình cải thiện hiệu suất thông qua kỹ thuật gọi là bình quân hóa (equalization). Thay vì cần hàm kích hoạt, mình dùng các hàm phi tuyến đặc biệt để xấp xỉ phản hồi đầu ra, giúp giảm số lượng tham số và dễ điều chỉnh hơn, trong khi vẫn đảm bảo độ chính xác cao.
Bộ cân bằng và tính động học
Một điểm nổi bật nữa là bộ cân bằng tự thích ứng, một hệ thống động học giúp loại bỏ phần tuyến tính trong mô hình, tập trung vào các tương tác bậc cao để tăng tốc độ hội tụ. Lấy ví dụ từ hàm zeta Riemann, một hàm toán học nổi tiếng có tính chất phổ quát – mình khai thác đặc điểm này để mô hình hóa những phản hồi phức tạp. Hệ thống này còn xử lý tốt những trường hợp hiếm gặp như các sự kiện bất thường hoặc phát hiện gian lận, dù hàm mất mát đôi khi không khả vi (ví dụ trong chuyển động Brownian).
Không cần TensorFlow, vẫn dễ hiểu và mạnh mẽ
Dù hoạt động với tensor, mã Python mà mình viết không dùng PyTorch, TensorFlow hay Keras. Chỉ với Numpy, bạn vẫn có thể hiểu và kiểm soát toàn bộ mô hình. Các tham số trong mạng có ý nghĩa trực quan – ví dụ như “trung tâm” và “độ nghiêng” – rất giống với cách hoạt động của các hạt nhân trong phương pháp ước lượng mật độ hay mô hình Gaussian hỗn hợp.
Trong một số bài toán phân cụm, các trung tâm dự đoán có thể hiện rõ trong phản hồi, còn trong các tình huống khác, chúng đóng vai trò là tham số tiềm ẩn. Dù bạn không quen làm việc với tensor, bạn vẫn có thể sử dụng và hiểu được mô hình này.
Ứng dụng và chia sẻ
Mình đã chuẩn bị một tài liệu PDF chi tiết, có nhiều hình minh họa, mã Python (liên kết GitHub), dữ liệu để tái lập và lý thuyết đằng sau mô hình. Các liên kết trong tài liệu có thể nhấn vào được nếu bạn mở bằng trình duyệt. Tất cả đều được đóng gói gọn gàng, dễ tải, dễ kiểm thử và dễ hiểu.
AI đơn giản, hiệu quả và dễ giải thích
Mục tiêu của mình là biến những "hộp đen" thành mô hình AI có thể giải thích – nơi mỗi tham số đều có ý nghĩa, thời gian huấn luyện được rút ngắn, và mã nguồn chỉ gồm chưa đến 200 dòng. Không cần đến các thư viện nặng, bạn vẫn có thể tùy chỉnh sâu và giữ toàn quyền kiểm soát hệ thống.
Một số kỹ thuật như bộ cân bằng có thể được áp dụng ngược trở lại vào các mạng DNN phổ biến hiện nay, mang lại hiệu suất cao hơn và khả năng thích ứng tốt hơn trong các bài toán như phân tích dự đoán, khớp đường cong phức tạp hay lọc nhiễu.
Mình rất mong bạn sẽ tìm thấy điều gì đó hữu ích hoặc truyền cảm hứng từ hướng tiếp cận này.
Vincent Granville
Đồng sáng lập tại BondingAI.io
(datasciencecentral)
