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 →
Federated Learning Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Federated Learning là gì? Tại sao các công ty công nghệ lớn đang chạy đua áp dụng phương pháp này? Cùng tìm hiểu chi tiết...
Đọc tiếp →
Autoencoder Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Autoencoder Là Gì? Autoencoder là một loại neural network học cách nén dữ liệu rồi tái tạo lại dữ liệu ban đầu. Nó giống như...
Đọc tiếp →
Transfer Learning Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Transfer Learning là kỹ thuật lấy một mô hình AI đã được huấn luyện trên một tác vụ lớn, rồi tái sử dụng cho tác...
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 →
Learning Rate Là Gì? Tốc Độ Học Của AI Giải Thích Dễ Hiểu
Learning rate là một trong những siêu tham số quan trọng nhất khi huấn luyện AI. Nó quyết định tốc độ học và chất lượng...
Đọc tiếp →
Pruning (Tỉa Mô Hình) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Pruning Là Gì? Pruning (tỉa mô hình) là kỹ thuật giảm kích thước mô hình AI bằng cách cắt bỏ các tham số không cần...
Đọc tiếp →
Epoch Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Vòng Huấn Luyện Trong Machine Learning
Epoch Là Gì? Epoch trong Machine Learning – Vòng huấn luyện Epoch trong machine learning là một lần model đi qua toàn bộ tập dữ...
Đọc tiếp →