ReLU (Rectified Linear Unit) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
ReLU Là Gì? ReLU (Rectified Linear Unit) là một hàm kích hoạt (activation function) được sử dụng trong mạng nơ-ron nhân tạo. Cách hoạt động...
Đọc tiếp → 
Batch Normalization Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Khi huấn luyện neural network, một trong những vấn đề lớn nhất là các layer sau phải liên tục thích nghi với sự thay đổi...
Đọc tiếp →
Backpropagation Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Backpropagation Là Gì? Backpropagation (hay còn gọi là lan truyền ngược) là thuật toán cốt lõi giúp neural network học từ dữ liệu. Nó tính...
Đọc tiếp →
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 →
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 →
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 →
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 →
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 →