[ML – 20] Convolution Neural Network – Part 3
1. Convolution Layer: Trong bài trước ta đã nói về convolution (tích chập), nhưng các bạn cũng thấy rằng những nội dung trong bài viết...
Author: Trần Thế Anh
[ML – 19] Convolution Neural Network – Part 2
Chào các bạn, hôm nay chúng ta tiếp tục tìm hiểu về mạng neural tích chập (CNN). Trong bài viết trước, ta đã được biết...
[ML – 18] Convolution Neural Network – Part 1
Chào các bạn, rất vui được gặp lại các bạn trong bài viết tiếp theo trong loạt bài về Machine Learning. Vì bản thân tôi...
[ML – 17] Neural Net Regularization with Drop-Out
Chào các bạn, rất vui được gặp lại các bạn trong bài viết này. Hôm nay chúng ta sẽ tìm hiểu về một kĩ thuật...
[ML – 16] Rectifier Linear function and Vanishing Gradient Problem
Chào các bạn, trong bài viết trước ta đã đề cập tới một hàm activation mới Rectifier Linear, trong mạng Neural nó được kí hiệu...
[ML – 15] From Sigmoid function to Rectifier Linear function
Chào các bạn, hôm nay chúng ta tiếp tục loạt bài về ML, từ đầu tới giờ ta đã đề cập tới một số loại...
[ML – 14] Machine Learning long term and a Learning path
Như đã nói trong bài viết trước, với lượng kiến thức về toán học hạn hẹp ta đã có thể hiểu được các mô hình...
[ML – 13] How to design Machine Learning System
Trong bài viết trước chúng ta đã nắm được một vài phương pháp để “chẩn bệnh” cho hệ thống của mình. Đến thời điểm này,...
[ML – 12] Machine Learning Diagnostic P2
Tiếp nối nội dung của bài 11, trong bài này ta sẽ tìm hiểu cách lựa chọn λ cho Regularization, đồng thời quan sát một...
[ML – 11] Machine Learning Diagnostic P1
Xin chào các bạn, rất vui được gặp lại các bạn trong bài viết thứ 11 trong loạt bài về Machine Learning. Trong 10 bài...
[ML – 10] Regularization – Overfitting and Underfitting
Chào các bạn, sau khi chúng ta cùng nhau học về một số mô hình cơ bản trong Machine Learning cũng như một số giải...
[ML – 09] Understanding Neural Network P3
Xin chào các bạn, hôm nay chúng ta tiếp tục loạt bài về ANN. Trong bài viết trước chúng ta đã đi vào ví dụ...
[ML – 08] Understanding Neural Network P2
Chào các bạn, trong bài viết trước chúng ta đã tìm hiểu sơ qua về ANN, đã biết về giải thuật lan truyền tiến (Forward...
[ML – 07] Understanding Neural Network P1
Trong loài bài viết trước, ta đã học về 2 mô hình cơ bản trong ML là “Linear Regression” và “Logistic Regression” để giải quyết...
[ML – 06] Solving Classification Problem with Logistic Regression P2
Hôm nay chúng ta tiếp tục phần bài về Logistic Regression, cụ thể ta sẽ đi xây dựng cost function J(θ) cho h(x). 5. How...