Gradient Descent Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Gradient Descent Là Gì? Gradient Descent: đi theo hướng dốc nhất để tìm điểm loss nhỏ nhất Gradient Descent là thuật toán tối ưu hóa...
Đọc tiếp → 
Dropout (Bỏ Qua Neuron) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Về Kỹ Thuật Regularization Trong AI
Dropout Là Gì? Dropout ‘tắt’ ngẫu nhiên neuron, buộc mạng học phân tán thay vì ỷ lại Dropout là một kỹ thuật regularization trong deep...
Đọc tiếp →
Learning Rate Schedule Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Nếu bạn từng huấn luyện một mô hình AI mà loss dao động loạn nhịp hoặc mãi không chịu giảm, thì khả năng cao vấn...
Đọc tiếp →
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 →