Convolutional Neural Network (CNN) , hay mạng nơ-ron tích chập, là một họ mạng nơ-ron được thiết kế để khai thác cấu trúc cục bộ của dữ liệu dạng lưới, đặc biệt là hình ảnh. Thay vì nối mỗi pixel với tất cả neuron như MLP, CNN sử dụng những kernel nhỏ di chuyển trên ảnh để phát hiện các đặc trưng như cạnh, góc, texture và sau đó kết hợp chúng thành representation phức tạp hơn. CNN trở thành nền tảng của nhiều hệ thống Computer Vision nhờ ba ý tưởng quan trọng: kết nối cục bộ, chia sẻ tham số và xây dựng đặc trưng phân cấp . Những nguyên lý này giúp CNN xử lý ảnh hiệu quả hơn nhiều so với việc flatten toàn bộ ảnh rồi đưa trực tiếp vào một mạng fully connected lớn. Tóm tắt nội dung Convolution layer dùng các kernel học được để tìm đặc trưng cục bộ trên ảnh. Parameter sharing cho phép cùng một kernel được sử dụng tại nhiều vị trí, giúp giảm mạnh số tham số. Stride, padding, pooling và receptive field quyết định kích thước và phạm vi thông tin của feature map. Các layer đầu...