Autoencoder là một kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ, có khả năng nén và tái tạo dữ liệu đầu vào một cách hiệu quả. Được sử dụng chủ yếu trong các tác vụ trí tuệ nhân tạo như nén dữ liệu, phát hiện bất thường và khử nhiễu ảnh… Bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan về Autoencoder là gì, cấu trúc, các loại autoencoders và ứng dụng thực tế của chúng. Đọc ngay!
Autoencoder là gì?
Autoencoder là một loại kiến trúc mạng nơ-ron được thiết kế để nén (mã hóa) dữ liệu đầu vào một cách hiệu quả xuống các đặc trưng cơ bản của nó, sau đó tái tạo (giải mã) lại đầu vào ban đầu từ đại diện đã nén này.
Sử dụng học máy không giám sát, autoencoders được huấn luyện để phát hiện các biến ẩn của dữ liệu đầu vào: các biến ẩn hoặc ngẫu nhiên mà mặc dù không thể quan sát trực tiếp, nhưng lại ảnh hưởng đến cách thức phân phối dữ liệu. Tổng hợp các biến ẩn của một bộ dữ liệu đầu vào cụ thể được gọi là không gian ẩn (latent space).
Trong quá trình huấn luyện, autoencoder học cách xác định các biến ẩn có thể được sử dụng để tái tạo dữ liệu gốc một cách chính xác nhất: đại diện không gian ẩn này do đó chỉ chứa thông tin thiết yếu nhất từ dữ liệu gốc.
Hầu hết các loại autoencoders được sử dụng cho các tác vụ trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc trích xuất đặc trưng, như nén dữ liệu, khử nhiễu ảnh, phát hiện bất thường và nhận dạng khuôn mặt.
Một số loại autoencoders, như variational autoencoders (VAEs) và adversarial autoencoders (AAEs), điều chỉnh kiến trúc autoencoder để sử dụng trong các tác vụ sinh tạo, như tạo ảnh hoặc tạo dữ liệu chuỗi thời gian.
Phân biệt Autoencoders vs. Encoder-Decoder
Mặc dù tất cả các mô hình autoencoder đều bao gồm cả bộ mã hóa (encoder) và bộ giải mã (decoder), nhưng không phải tất cả các mô hình encoder-decoder đều là autoencoders.
Các khung encoder-decoder, trong đó một mạng encoder trích xuất các đặc trưng chính của dữ liệu đầu vào và một mạng decoder lấy dữ liệu đặc trưng đã trích xuất làm đầu vào của nó, được sử dụng trong nhiều mô hình học sâu, như các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) trong các tác vụ thị giác máy tính như phân đoạn ảnh hoặc các kiến trúc mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN) trong các tác vụ chuỗi đến chuỗi (seq2seq).
Trong hầu hết các ứng dụng của các mô hình encoder-decoder, đầu ra của mạng nơ-ron khác với đầu vào của nó. Ví dụ, trong các mô hình phân đoạn ảnh như U-Net, mạng encoder trích xuất dữ liệu đặc trưng từ ảnh đầu vào để xác định phân loại ngữ nghĩa của các pixel khác nhau; sử dụng bản đồ đặc trưng và phân loại pixel đó, mạng decoder sau đó tạo ra các mặt nạ phân đoạn cho từng đối tượng hoặc khu vực trong ảnh.
Mục tiêu của các mô hình encoder-decoder này là gán nhãn chính xác các pixel theo lớp ngữ nghĩa của chúng: chúng được huấn luyện thông qua học có giám sát, tối ưu hóa dự đoán của mô hình so với một bộ dữ liệu “ground truth” gồm các ảnh được gán nhãn bởi các chuyên gia.
Autoencoders là một phần cụ thể trong kiến trúc encoder-decoder được huấn luyện thông qua học không giám sát để tái tạo dữ liệu đầu vào của chính nó.
Vì không dựa vào dữ liệu huấn luyện đã được gán nhãn, autoencoders không được coi là phương pháp học có giám sát. Giống như tất cả các phương pháp học không giám sát, autoencoders được huấn luyện để phát hiện các mẫu ẩn trong dữ liệu không có nhãn, thay vì dự đoán các mẫu đã biết trong dữ liệu huấn luyện có nhãn.
Tuy nhiên, giống như các mô hình học có giám sát – và khác với hầu hết các ví dụ của học không giám sát – autoencoders có một “ground truth” để đo lường đầu ra của chúng: chính dữ liệu đầu vào ban đầu (hoặc một phiên bản đã được chỉnh sửa của nó).
Vì lý do này, chúng được coi là “học có giám sát tự động” – do đó mới có tên gọi là autoencoder.
Cấu trúc của một Autoencoder
Một Autoencoder được cấu thành từ ba thành phần cơ bản: Bộ mã hóa (Encoder), Nút cổ chai (Bottleneck), và Bộ giải mã (Decoder). Chi tiết về từng phần như sau:
- Bộ mã hóa (Encoder): Đây là bộ phận đầu tiên có nhiệm vụ tiếp nhận dữ liệu gốc và thực hiện việc nén dữ liệu này thành một dạng biểu diễn được mã hóa. Thông thường, kích thước của dạng biểu diễn này sẽ nhỏ hơn đáng kể so với kích thước của dữ liệu đầu vào ban đầu.
- Nút cổ chai (Bottleneck): Bộ phận này đóng vai trò lưu giữ kết quả đầu ra từ Bộ mã hóa, tức là dạng biểu diễn thông tin đã được nén lại. Đây được xem là phần cốt lõi nhất của mạng lưới Autoencoder vì nó cô đọng những đặc trưng quan trọng của dữ liệu đầu vào. Các đặc trưng này sau đó có thể được khai thác cho nhiều mục đích, ví dụ như trích xuất đặc điểm của hình ảnh hoặc dùng để tái tạo lại hình ảnh gốc.
- Bộ giải mã (Decoder): Thành phần cuối cùng này có chức năng hỗ trợ mạng lưới giải nén thông tin từ dạng biểu diễn mã hóa (lấy từ Bottleneck) để tái tạo lại cấu trúc dữ liệu gần giống với bản gốc nhất có thể. Quá trình học của toàn bộ mô hình Autoencoder diễn ra bằng cách so sánh dữ liệu đầu ra của Bộ giải mã với dữ liệu đầu vào ban đầu cung cấp cho Bộ mã hóa.
Các loại Autoencoders
Trong suốt các năm qua, nhiều loại Autoencoders khác nhau đã được phát triển:
- Undercomplete Autoencoder
- Sparse Autoencoder
- Contractive Autoencoder
- Denoising Autoencoder
- Convolutional Autoencoder
- Variational Autoencoder
Hãy cùng tìm hiểu chi tiết về từng loại.
Undercomplete Autoencoder
Đây là phiên bản đơn giản nhất của autoencoder. Trong trường hợp này, chúng ta không có cơ chế điều chỉnh rõ ràng, nhưng đảm bảo rằng kích thước của nút cổ chai luôn nhỏ hơn kích thước đầu vào ban đầu để tránh hiện tượng quá khớp (overfitting).
Loại cấu hình này thường được sử dụng như một kỹ thuật giảm chiều (mạnh hơn PCA vì nó cũng có khả năng nắm bắt phi tuyến tính trong dữ liệu).
Sparse Autoencoder
Sparse Autoencoder khá giống với Undercomplete Autoencoder, nhưng điểm khác biệt chính nằm ở cách điều chỉnh được áp dụng. Thực tế, với Sparse Autoencoders, chúng ta không nhất thiết phải giảm kích thước của nút cổ chai, mà sử dụng một hàm mất mát để phạt mô hình khi sử dụng tất cả các nơ-ron trong các lớp ẩn khác nhau.
Hình phạt này thường được gọi là hàm thưa (sparsity function), và nó khác biệt với các kỹ thuật điều chỉnh truyền thống vì nó không tập trung vào việc phạt kích thước của trọng số mà phạt số lượng nút được kích hoạt.
Bằng cách này, các nút khác nhau có thể chuyên môn hóa cho các loại đầu vào khác nhau và được kích hoạt hoặc vô hiệu hóa tùy thuộc vào các đặc điểm của dữ liệu đầu vào.
Contractive Autoencoder
Ý tưởng chính của Contractive Autoencoders là khi có một số đầu vào tương tự nhau, đại diện nén của chúng nên khá giống nhau (các vùng lân cận của đầu vào sẽ được co lại trong một vùng lân cận của đầu ra).
Về mặt toán học, điều này có thể được thực thi bằng cách giữ cho đạo hàm của các kích hoạt lớp ẩn đầu vào nhỏ khi đưa vào các đầu vào tương tự.
Denoising Autoencoder
Với Denoising Autoencoders, đầu vào và đầu ra của mô hình không còn giống nhau nữa. Ví dụ, mô hình có thể được cung cấp những ảnh độ phân giải thấp bị nhiễu và công việc của nó là cải thiện chất lượng của các ảnh này.
Để đánh giá hiệu suất của mô hình và cải thiện theo thời gian, chúng ta cần có một ảnh sạch được gán nhãn để so sánh với dự đoán của mô hình.
Convolutional Autoencoder
Để làm việc với dữ liệu ảnh, Convolutional Autoencoders thay thế các mạng nơ-ron truyền thống bằng Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) cho cả các bước mã hóa và giải mã.
Việc cập nhật hàm mất mát và các yếu tố khác, loại Autoencoder này cũng có thể được biến thể, ví dụ như Sparse hoặc Denoising, tùy thuộc vào yêu cầu sử dụng của bạn.
Variational Autoencoder
Trong tất cả các loại Autoencoders đã được xem xét cho đến nay, encoder xuất ra một giá trị duy nhất cho mỗi chiều tham gia. Với Variational Autoencoders (VAE), chúng ta thay thế quá trình này bằng một cách tiếp cận xác suất, tạo ra một phân phối xác suất cho mỗi chiều.
Decoder có thể sau đó lấy mẫu một giá trị từ mỗi phân phối mô tả các chiều khác nhau và tạo ra vectơ đầu vào, từ đó có thể được sử dụng để tái tạo dữ liệu đầu vào gốc.
Một trong những ứng dụng chính của Variational Autoencoders là cho các tác vụ sinh tạo. Thực tế, việc lấy mẫu mô hình ẩn từ các phân phối có thể cho phép decoder tạo ra các hình thức đầu ra mới mà trước đây không thể thực hiện được bằng phương pháp xác định.
Hạn chế của Autoencoders
Autoencoders là những công cụ hữu ích nhưng chúng cũng có một số thách thức:
- Ghi nhớ thay vì học các mẫu: Autoencoders đôi khi có thể ghi nhớ dữ liệu, nghĩa là chúng chỉ học sao chép đầu vào một cách chính xác thay vì khám phá các mẫu thực sự. Khi mô hình ghi nhớ dữ liệu, nó sẽ không hoạt động tốt với dữ liệu mới chưa thấy, điều này hạn chế khả năng tổng quát của mô hình.
- Dữ liệu tái tạo có thể không hoàn hảo: Mặc dù autoencoders nhằm tái tạo đầu vào một cách chính xác nhất có thể, nhưng đầu ra không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Dữ liệu tái tạo đôi khi có thể mờ hoặc bị biến dạng. Điều này xảy ra khi autoencoder gặp khó khăn trong việc nắm bắt tất cả các chi tiết nhỏ của đầu vào, đặc biệt là khi có quá nhiều nhiễu hoặc nếu kiến trúc của mô hình không đủ mạnh để xử lý sự phức tạp.
- Cần một bộ dữ liệu lớn và điều chỉnh tham số tốt: Để autoencoder hoạt động tốt, nó thường cần một bộ dữ liệu lớn và việc điều chỉnh cẩn thận các tham số của nó (như kích thước không gian ẩn hoặc tốc độ học). Nếu bộ dữ liệu quá nhỏ hoặc các tham số không được điều chỉnh tốt, mô hình có thể không học được các đại diện có ý nghĩa của dữ liệu, dẫn đến hiệu suất kém.
Các ứng dụng của Autoencoder
Cả autoencoders sinh tạo và xác định đều có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực và loại dữ liệu khác nhau.
Dưới đây là một số ứng dụng thực tế của Autoencoder:
- Nén dữ liệu: Autoencoders tự động học cách tạo ra một đại diện nén của dữ liệu đầu vào.
- Giảm chiều dữ liệu: Các mã hóa được học bởi autoencoders có thể được sử dụng làm đầu vào cho các mạng nơ-ron lớn hơn, phức tạp hơn. Việc giảm chiều của dữ liệu phức tạp có thể trích xuất các đặc trưng liên quan đến các tác vụ khác, đồng thời tăng tốc độ và hiệu quả tính toán.
- Phát hiện bất thường và nhận dạng khuôn mặt: Autoencoders có thể phát hiện bất thường, gian lận hoặc các khuyết điểm khác – và ngược lại, xác nhận một sự phù hợp thật sự – bằng cách xác định mất mát tái tạo của dữ liệu đã kiểm tra so với ví dụ “bình thường” hoặc “chính xác” mà nó được so sánh.
- Khử nhiễu ảnh và khử nhiễu âm thanh: Denoising autoencoders có thể loại bỏ các nhiễu hoặc sự hư hại không phù hợp với đại diện không gian ẩn đã được học bởi mạng.
- Tái tạo ảnh: Bằng cách đảo ngược các kỹ thuật đã học để khử nhiễu, autoencoders có thể điền vào các phần thiếu của ảnh. Chúng cũng có thể được sử dụng để tô màu ảnh.
- Tác vụ sinh tạo: VAEs và adversarial autoencoders (AAEs), học các phân phối xác suất giống như những gì được học bởi VAEs nhưng sử dụng một mạng phân biệt đối kháng (giống như mạng đối kháng sinh tạo – GAN) thay vì KL divergence, đã được sử dụng thành công cho các tác vụ sinh tạo. Một số ứng dụng sinh tạo nổi bật của autoencoders bao gồm mô hình Dall-E gốc của OpenAI cho tạo ảnh và thậm chí tạo ra cấu trúc phân tử dùng trong thuốc.
- Nén/Khử nhiễu ảnh: Một trong những ứng dụng chính của Autoencoders là nén ảnh để giảm kích thước tệp tổng thể trong khi cố gắng giữ lại càng nhiều thông tin có giá trị càng tốt, hoặc phục hồi các ảnh bị suy giảm theo thời gian.
- Tạo dữ liệu: Variational Autoencoders và Generative Adversarial Networks (GAN) thường được sử dụng để tạo ra dữ liệu tổng hợp (ví dụ, ảnh chân thật của con người).
Autoencoder là một công cụ mạnh mẽ trong học máy không giám sát, giúp xử lý và nén dữ liệu hiệu quả. Với khả năng tái tạo dữ liệu từ thông tin đã nén, autoencoder đã trở thành một phần quan trọng trong nhiều ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt, nén ảnh và tạo dữ liệu.
Mặc dù có một số hạn chế, nhưng với các loại autoencoders khác nhau, chúng ta có thể khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này để giải quyết nhiều vấn đề phức tạp trong các lĩnh vực khác nhau.
Nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp lưu trữ mạnh mẽ và ổn định cho các dự án công nghệ, việc thuê VPS chất lượng giá rẻ tại InterData là lựa chọn hợp lý. Với phần cứng thế hệ mới như CPU AMD EPYC/Intel Xeon Platinum và SSD NVMe U.2, dịch vụ của chúng tôi cung cấp cấu hình mạnh, dung lượng tối ưu và băng thông cao, giúp tối đa hóa hiệu suất công việc của bạn.
Ngoài ra, bạn cũng có thể thuê Cloud Server giá rẻ tốc độ cao tại InterData để hưởng lợi từ khả năng mở rộng linh hoạt, giúp đáp ứng nhu cầu của các dự án lớn. Với sự kết hợp giữa cấu hình cao cấp và mức giá hợp lý, dịch vụ của chúng tôi đảm bảo sự ổn định và hiệu quả trong mọi tác vụ của bạn.
Hãy liên hệ với chúng tôi để được hỗ trợ và tìm ra giải pháp phù hợp với nhu cầu của bạn.
INTERDATA
- Website: Interdata.vn
- Hotline: 1900-636822
- Email: [email protected]
- VPĐD: 240 Nguyễn Đình Chính, P.11. Q. Phú Nhuận, TP. Hồ Chí Minh
- VPGD: Số 211 Đường số 5, KĐT Lakeview City, P. An Phú, TP. Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh
