Cách Sử Dụng Từ “Convolutions”

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá từ “convolutions” – một danh từ số nhiều, dạng số ít là “convolution”, thường được dùng trong toán học và xử lý ảnh, có nghĩa là “tích chập” hoặc “vòng xoắn”, cùng các dạng liên quan. Bài viết cung cấp 20 ví dụ sử dụng chính xác về ngữ pháp và có nghĩa, cùng hướng dẫn chi tiết về ý nghĩa, cách dùng, bảng biến đổi từ vựng, và các lưu ý quan trọng.

Phần 1: Hướng dẫn sử dụng “convolutions” và các lưu ý

1. Ý nghĩa cơ bản của “convolutions”

“Convolutions” có vai trò chính:

• Danh từ (số nhiều): Tích chập (trong toán học và xử lý tín hiệu), vòng xoắn (trong giải phẫu học).

Dạng liên quan: “convolution” (danh từ số ít – một tích chập/vòng xoắn), “convolutional” (tính từ – liên quan đến tích chập).

Ví dụ:

• Danh từ số nhiều: Convolutions are important. (Tích chập rất quan trọng.)
• Danh từ số ít: A convolution is used. (Một tích chập được sử dụng.)
• Tính từ: Convolutional neural network. (Mạng nơ-ron tích chập.)

2. Cách sử dụng “convolutions”

a. Là danh từ (số nhiều)

1. Convolutions + are/were + …
   Mô tả tính chất hoặc vai trò của tích chập.
   Ví dụ: Convolutions are used in image processing. (Tích chập được sử dụng trong xử lý ảnh.)

b. Là danh từ (số ít)

1. A/The + convolution + is/was + …
   Mô tả một phép tích chập cụ thể.
   Ví dụ: The convolution is a mathematical operation. (Phép tích chập là một phép toán học.)

c. Là tính từ (convolutional)

1. Convolutional + danh từ
   Mô tả thứ gì đó liên quan đến tích chập.
   Ví dụ: Convolutional layer. (Lớp tích chập.)

d. Biến thể và cách dùng trong câu

Dạng từ	Từ	Ý nghĩa / Cách dùng	Ví dụ
Danh từ (số ít)	convolution	Tích chập/vòng xoắn	The convolution is important. (Tích chập rất quan trọng.)
Danh từ (số nhiều)	convolutions	Các tích chập/vòng xoắn	Convolutions are used in deep learning. (Tích chập được sử dụng trong học sâu.)
Tính từ	convolutional	Liên quan đến tích chập	Convolutional neural network. (Mạng nơ-ron tích chập.)

3. Một số cụm từ thông dụng với “convolutions”

• Convolutional neural network (CNN): Mạng nơ-ron tích chập (một loại mạng nơ-ron nhân tạo thường được sử dụng trong xử lý ảnh).
  Ví dụ: CNNs are powerful tools for image recognition. (CNN là công cụ mạnh mẽ để nhận dạng ảnh.)
• Convolution kernel: Hạt nhân tích chập (ma trận nhỏ được sử dụng trong phép tích chập).
  Ví dụ: The convolution kernel determines the features extracted. (Hạt nhân tích chập quyết định các đặc trưng được trích xuất.)
• Depthwise separable convolution: Tích chập khả ly theo chiều sâu (một loại tích chập hiệu quả về mặt tính toán).
  Ví dụ: Depthwise separable convolutions are faster than standard convolutions. (Tích chập khả ly theo chiều sâu nhanh hơn tích chập tiêu chuẩn.)

4. Lưu ý khi sử dụng “convolutions”

a. Ngữ cảnh phù hợp

• Danh từ: Toán học, xử lý ảnh, học máy.
  Ví dụ: Convolutions in image processing. (Tích chập trong xử lý ảnh.)
• Tính từ: Mô tả các kiến trúc hoặc kỹ thuật sử dụng tích chập.
  Ví dụ: Convolutional layers. (Các lớp tích chập.)

b. Phân biệt với từ liên quan

• “Convolution” vs “Correlation”:
  – “Convolution”: Tích chập (thường bao gồm một phép lật kernel).
  – “Correlation”: Tương quan (không có phép lật kernel).
  Ví dụ: Image convolution. (Tích chập ảnh.) / Image correlation. (Tương quan ảnh.)

c. Số ít và số nhiều

• Số ít: Một phép tích chập cụ thể.
  Ví dụ: A convolution. (Một phép tích chập.)
• Số nhiều: Các phép tích chập nói chung hoặc nhiều phép tích chập.
  Ví dụ: Convolutions. (Các phép tích chập.)

5. Những lỗi cần tránh

1. Sử dụng “convolution” thay vì “convolutions” khi nói về nhiều phép tích chập:
   – Sai: *Convolution are used in deep learning.*
   – Đúng: Convolutions are used in deep learning. (Tích chập được sử dụng trong học sâu.)
2. Nhầm lẫn giữa “convolution” và “correlation”:
   – Sai: *Image correlation is used for edge detection, it is actually convolution.*
   – Đúng: Image convolution is used for edge detection. (Tích chập ảnh được sử dụng để dò cạnh.)

6. Mẹo để ghi nhớ và sử dụng hiệu quả

• Liên tưởng: “Convolution” như “sự kết hợp và biến đổi”.
• Thực hành: “Convolutional layer”, “convolutions in CNNs”.
• Tìm hiểu sâu: Về toán học đằng sau tích chập để hiểu rõ hơn.

Phần 2: Ví dụ sử dụng “convolutions” và các dạng liên quan

Ví dụ minh họa

1. Convolutions are essential for image recognition tasks. (Tích chập rất cần thiết cho các tác vụ nhận dạng ảnh.)
2. The network uses multiple layers of convolutions. (Mạng sử dụng nhiều lớp tích chập.)
3. Convolutions help extract features from the input data. (Tích chập giúp trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu đầu vào.)
4. Convolutions can be used for edge detection. (Tích chập có thể được sử dụng để dò cạnh.)
5. The use of convolutions reduces the number of parameters. (Việc sử dụng tích chập làm giảm số lượng tham số.)
6. We applied convolutions to the audio signal. (Chúng tôi áp dụng tích chập cho tín hiệu âm thanh.)
7. The study focuses on the properties of convolutions. (Nghiên cứu tập trung vào các thuộc tính của tích chập.)
8. Convolutions are applied to the input image. (Tích chập được áp dụng cho ảnh đầu vào.)
9. The advantages of convolutions in signal processing. (Ưu điểm của tích chập trong xử lý tín hiệu.)
10. Different kernels lead to different convolutions. (Các hạt nhân khác nhau dẫn đến các tích chập khác nhau.)
11. A single convolution can perform feature extraction. (Một tích chập duy nhất có thể thực hiện trích xuất đặc trưng.)
12. This convolution is used to blur the image. (Tích chập này được sử dụng để làm mờ ảnh.)
13. The result of the convolution is a new image. (Kết quả của tích chập là một ảnh mới.)
14. We implemented a convolution using NumPy. (Chúng tôi đã triển khai một tích chập bằng NumPy.)
15. Understanding the convolution process is key. (Hiểu quá trình tích chập là chìa khóa.)
16. Convolutional neural networks are widely used. (Mạng nơ-ron tích chập được sử dụng rộng rãi.)
17. The convolutional layer learns to extract relevant features. (Lớp tích chập học cách trích xuất các đặc trưng liên quan.)
18. He is working on convolutional algorithms. (Anh ấy đang làm việc trên các thuật toán tích chập.)
19. The benefits of convolutional filters are numerous. (Lợi ích của bộ lọc tích chập rất nhiều.)
20. Convolutional coding is used to improve error correction. (Mã hóa tích chập được sử dụng để cải thiện sửa lỗi.)