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.
NLP · Xử lý ngôn ngữ / 22 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành · Python và NumPy
Bạn sẽ nối một bộ đọc chuỗi với một bộ tạo chuỗi. Ví dụ làm rõ cách dịch nhãn đầu ra và dùng từ đúng ở bước trước khi huấn luyện.
Mở bài hướng dẫnNLP · Xử lý ngôn ngữ / 22 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành · Python và NumPy
Bạn sẽ so sánh hai cách tính điểm chú ý của Bahdanau và Luong. Qua các trọng số cụ thể, bạn thấy bộ giải mã lấy thông tin từ chuỗi nguồn ra sao.
Mở bài hướng dẫnNLP · Xử lý ngôn ngữ / 22 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành · Python và NumPy
Bạn sẽ tự tính điểm chú ý từ Query, Key và Value. Ví dụ nhỏ cho thấy mô hình chọn và kết hợp thông tin từ các vị trí trong chuỗi ra sao.
Mở bài hướng dẫnNLP · Xử lý ngôn ngữ / 22 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành · Python và NumPy
Bạn sẽ ghép một khối mã hóa Transformer bằng NumPy. Bài nối cơ chế chú ý, kết nối tắt và chuẩn hóa thành một lượt tính hoàn chỉnh.
Mở bài hướng dẫnPyTorch · Học sâu / 16 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành nâng cao
Đối chiếu phép cắt patch và lớp Conv2d, kiểm tra thứ tự token, rồi tính chi phí khi giảm kích thước mảnh ảnh.
Mở bài hướng dẫnPyTorch · Học sâu / 22 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Trung cấp
Dựng một thí nghiệm masked reconstruction nhỏ, kiểm tra loss chỉ ở patch bị che và xác nhận pixel bị che không rò rỉ vào đầu vào encoder.
Mở bài hướng dẫnPyTorch · Học sâu / 22 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Trung cấp
Theo dõi riêng cập nhật student, teacher EMA và center, kiểm tra đường gradient và xây phản ví dụ cho suy nghĩ centering tự nó chống collapse.
Mở bài hướng dẫnVLM · Thị giác và ngôn ngữ / 26 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành nền tảng
Tự tạo ma trận cặp ảnh và câu, đo mất mát đối xứng và thấy vì sao thêm một nhãn ứng viên có thể đổi điểm softmax dù ảnh giữ nguyên.
Mở bài hướng dẫnVLM · Thị giác và ngôn ngữ / 22 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành nền tảng
Tính mất mát sigmoid theo cặp, so sánh cách chuẩn hóa và thấy tác hại của việc gán hai mô tả phù hợp thành cặp âm.
Mở bài hướng dẫnYOLO · Phát hiện đối tượng
PyTorch · Học sâu / 16 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành nâng cao
Viết mục tiêu teacher–student với nhiệt độ, kiểm tra chiều KL và so sánh hai cách học trên dữ liệu mô phỏng có kiểm soát.
Mở bài hướng dẫnVLM · Thị giác và ngôn ngữ / 18 phút đọc
Theo lộ trình ·
Chuyên sâu · Thực hành nền tảng
Tính số patch, thử gom token thị giác và quan sát phần thông tin biến mất khi ảnh bị nén. Phân biệt phép đếm cấu trúc với chi phí bộ nhớ của mô hình thật.
Mở bài hướng dẫnTheo lộ trình ·
Chuyên sâu · Đã làm quen detection
Bạn sẽ đổi danh sách vật thể cần tìm bằng mô tả bằng lời với YOLOE. Bài giúp bạn hiểu khả năng và giới hạn của cách phát hiện này.
