LEARNDO / HỌC QUA VIỆC LÀM
Mở một bài, làm theo ví dụ nhỏ, rồi thử trên dữ liệu của bạn. Giải thích vừa đủ để hiểu mình đang làm gì.
Các bài đã đăng được phân bổ ngày hiển thị theo lộ trình, từ cũ đến mới. Ngày xuất bản đã lưu vẫn có trong từng bài.
Xác suất · Toán cho deep learning / 25 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành · Python và NumPy
Bạn sẽ so sánh hai mô hình trên cùng các mẫu, chú ý những mẫu mà kết quả đúng–sai khác nhau. Kiểm định cặp giúp đánh giá bằng chứng bên cạnh mức cải thiện.
Mở bài hướng dẫnNumPy · Nền tảng AI / 8 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Đã đọc các bài nền tảng trong cùng chủ đề
Tự tính Jensen–Shannon divergence trên ba phân bố, kiểm tra tính đối xứng và phân biệt divergence với distance.
Mở bài hướng dẫn
NumPy · Nền tảng AI / 8 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Đã đọc các bài nền tảng trong cùng chủ đề
Giữ nguyên mọi nhãn phân loại nhưng thay mức tự tin, rồi đo bình phương sai số xác suất trên dữ liệu nhị phân.
Mở bài hướng dẫnGiải tích · Toán cho deep learning / 25 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành · Python và NumPy
Khi hàm có nhiều đầu vào và đầu ra, một đạo hàm chưa đủ. Bạn sẽ lập ma trận Jacobian và dùng JVP, VJP để theo dõi một hướng thay đổi.
Mở bài hướng dẫnGiải tích · Toán cho deep learning / 25 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành · Python và NumPy
Bạn sẽ dùng đạo hàm để xấp xỉ hàm quanh một điểm. So sánh với giá trị thật giúp bạn hiểu vì sao bước cập nhật quá dài dễ làm dự đoán sai.
Mở bài hướng dẫnGiải tích · Toán cho deep learning / 25 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành · Python và NumPy
Bạn sẽ dùng đạo hàm bậc hai để xem một hàm cong theo các hướng như thế nào. Hessian giúp phân biệt cực tiểu với điểm yên ngựa và giải thích bước Newton.
Mở bài hướng dẫnPyTorch · Học sâu / 18 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Trung cấp
Kiểm tra quan hệ giữa dịch ảnh và dịch feature map, rồi làm lộ sai khác do zero padding và stride bằng một kernel Sobel.
Mở bài hướng dẫnPyTorch · Học sâu / 18 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Trung cấp
So sánh độ lệch chuẩn cố định, Xavier và Kaiming trên cùng một mạng ReLU, đồng thời phân biệt phương sai với moment bậc hai.
Mở bài hướng dẫnPyTorch · Học sâu / 18 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Trung cấp
Đo gradient ở từng độ sâu trong hai chuỗi phép biến đổi, đồng thời xây phản ví dụ cho ý nghĩ rằng nhánh identity luôn ngăn gradient biến mất.
Mở bài hướng dẫnPyTorch · Học sâu / 18 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Trung cấp
Chứng minh và kiểm tra tích lũy gradient bằng ba lô có 3, 4 và 6 mẫu, rồi chỉ ra lỗi chia loss đều theo số lô.
Mở bài hướng dẫnPyTorch · Học sâu / 18 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Trung cấp
Đo underflow, sai số lượng tử và overflow bằng các phép ép kiểu CPU để hiểu giới hạn của FP16, BF16 và loss scaling.
Mở bài hướng dẫnPyTorch · Học sâu / 8 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Đã đọc các bài nền tảng trong cùng chủ đề
Đối chiếu loss của PyTorch với hai cách lấy trung bình thủ công để phát hiện lỗi chuẩn hóa trọng số.
Mở bài hướng dẫn
