Học sâu là một tập hợp con của học máy sử dụng mạng thần kinh nhân tạo với nhiều lớp (lớp sâu) để mô hình hóa và giải quyết các vấn đề phức tạp. Các mạng thần kinh bao gồm nhiều lớp nút được kết nối với nhau để xử lý và biến đổi dữ liệu để tạo ra các biểu diễn ngày càng trừu tượng. Các phương pháp học sâu liên quan đến việc đào tạo các mạng thần kinh này trên các bộ dữ liệu lớn để cho phép mạng học hỏi từ các ví dụ, nhận dạng các mẫu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định với độ chính xác cao. Học sâu đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng như nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và người máy.
Ngày xuất bản: