LoRA Rank (Hạng LoRA) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
LoRA Rank Là Gì? LoRA Rank (hạng LoRA) là một con số quyết định kích thước của ma trận trọng số được thêm vào khi...
Đọc tiếp →
V
Vision Transformer (ViT) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Vision Transformer Là Gì? Vision Transformer (ViT) là kiến trúc AI áp dụng trực tiếp cơ chế Transformer — thứ từng làm nên thành công...
Đọc tiếp →
Contrastive Loss (Hàm Mất Mát Tương Phản) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Contrastive Loss là một hàm mất mát được thiết kế riêng để dạy mô hình cách phân biệt giữa hai mẫu “giống nhau” và “khác...
Đọc tiếp →
Multi-Task Learning Là Gì? Học Đa Nhiệm Giải Thích Dễ Hiểu
Multi-Task Learning Là Gì? Multi-Task Learning (MTL), hay học đa nhiệm, là một phương pháp huấn luyện AI mà ở đó một mô hình duy...
Đọc tiếp →
Curriculum Learning (Học Theo Lộ Trình) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Curriculum Learning Là Gì? Minh họa Curriculum Learning: AI học từ bài đơn giản đến phức tạp như leo bậc thang Curriculum Learning là phương...
Đọc tiếp →
Gradient Boosting vs AdaBoost Là Gì? So Sánh Chi Tiết
Gradient Boosting vs AdaBoost Khác Gì Nhau? Gradient Boosting và AdaBoost đều là hai thuật toán thuộc họ boosting, nghĩa là chúng kết hợp nhiều...
Đọc tiếp →
Elastic Net Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Elastic Net là phương pháp kết hợp giữa Ridge Regression và Lasso Regression, giúp khắc phục điểm yếu của từng phương pháp. Nếu bạn đã...
Đọc tiếp →
Ridge Regression (Hồi Quy Ridge) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Ridge Regression là một biến thể của hồi quy tuyến tính, được thiết kế để xử lý vấn đề overfitting bằng cách thêm một số...
Đọc tiếp →
Linear Regression (Hồi Quy Tuyến Tính) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Linear Regression, hay hồi quy tuyến tính, là một trong những thuật toán machine learning cơ bản và lâu đời nhất. Mình xếp nó vào...
Đọc tiếp →