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 →
Mamba (State Space Model) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Mamba Là Gì? \n\n Mamba là một kiến trúc AI mới dựa trên State Space Model (SSM), được giới thiệu bởi Albert Gu và Tri...
Đọc tiếp →
Epoch Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Về Vòng Huấn Luyện
Epoch Là Gì? Epoch trong machine learning là một lần mô hình duyệt qua toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện. Nếu bạn có 10.000...
Đọc tiếp →
Softmax Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Softmax Là Gì? Softmax là một hàm toán học biến đổi một tập hợp số thực bất kỳ thành phân phối xác suất. Nói cách...
Đọc tiếp →
Adam Optimizer Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Về Bộ Tối Ưu Hàng Đầu Deep Learning
Adam Optimizer (Adaptive Moment Estimation) là một trong những thuật toán tối ưu phổ biến nhất trong deep learning. Nó kết hợp ưu điểm của...
Đọc tiếp →
Loss Function (Hàm Mất Mát) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Loss Function Là Gì? Loss Function (hàm mất mát) là cách đo xem mô hình AI dự đoán sai bao nhiêu so với kết quả...
Đọc tiếp →
GAN (Generative Adversarial Network) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
GAN Là Gì? GAN – Mạng đối sinh tạo dữ liệu giả chân thực GAN (Generative Adversarial Network) là một kiến trúc deep learning đặc...
Đọc tiếp →