Zero-shot Learning Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Zero-shot Learning là khả năng một mô hình AI phân loại hoặc thực hiện tác vụ mà không hề có một ví dụ nào về...
Đọc tiếp → 
Multi-Task Learning Là Gì? Học Đa Nhiệm Giải Thích Dễ Hiểu
Multi-Task Learning Là Gì? Multi-Task Learning học đa nhiệm mạng nơ-ron Multi-Task Learning (MTL), hay học đa nhiệm, là một phương pháp huấn luyện AI...
Đọc tiếp →
Latent Space Là Gì? Không Gian Tiềm Ẩn Trong AI
Latent Space Là Gì? Latent Space không gian tiềm ẩn trong AI – nơi AI lưu trữ dữ liệu nén Latent Space (không gian tiềm...
Đọc tiếp →
Feed-Forward Network Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Feed-Forward Network Là Gì? Feed-Forward Network (FFN) hay mạng truyền tiến là kiểu mạng nơ-ron nhân tạo đơn giản nhất, trong đó dữ liệu chỉ...
Đọc tiếp →
Gradient Accumulation Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Gradient Accumulation Là Gì? Gradient Accumulation là kỹ thuật cho phép huấn luyện model AI với batch size lớn hơn bộ nhớ GPU cho phép,...
Đọc tiếp →
Residual Connection Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Về Kết Nối Residual
Residual Connection Là Gì? Residual Connection, hay còn gọi là shortcut connection hay skip connection, là một kỹ thuật trong mạng nơ-ron nhân tạo cho...
Đọc tiếp →
Multi-Head Attention Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Multi-Head Attention Là Gì? Multi-Head Attention là cơ chế cho phép AI nhìn cùng một đoạn văn bản từ nhiều góc độ khác nhau cùng...
Đọc tiếp →
LSTM (Long Short-Term Memory) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Neural network thông thường rất giỏi xử lý dữ liệu tĩnh như ảnh hay văn bản độc lập. Nhưng khi dữ liệu mang tính thời...
Đọc tiếp →
Batch Size Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Batch Size là một trong những hyperparameter cơ bản nhất khi train AI, nhưng nó quyết định rất nhiều thứ: từ tốc độ training đến...
Đọc tiếp →