- Giới thiệu: slide
- Hồi qui tuyến tính (Linear Regression): slide
- Đạo hàm (Derivatives): slide
- Hồi qui logistic (Logistic Regression): slide
- Đồ thị tính toán (Computational Graph): slide
- Hàm kích hoạt (Activation Function): slide
- Véc-tơ hoá: slide
- Giới thiệu Jupyter Notebook và Python: slide
- Mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks): slide
- Hồi qui softmax: slide
- Chuẩn hoá khối (Batch Normalization): slide
- Quá khớp và chỉnh hoá (Overfitting and Regularization): slide
- Các giải thuật huấn luyện (Các phương pháp tối ưu – Optimization Methods): slide
- Phân chia dữ liệu và đánh giá mô hình: slide
- Giới thiệu PyTorch: slide
Category: Học sâu
Sơ lược về học sâu
Học sâu dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (Phần II)
“All the impressive achievements of deep learning amount to just curve fitting.”
“Tất cả các thành tựu ấn tượng của học sâu thực chất chỉ là khớp đường cong.”
― Judea Pearl