thầy có thể giải thích câu hỏi ở phút 35:00 được ko ạ, câu hỏi là tại sao lại dùng các hàm tác động đơn giản mà ko dùng các hàm phức tạp ấy ạ. Em cảm ơn thầy
Một lý do quan trọng là mặc dù chúng đơn giản, nhưng khi kết hợp với các kiến trúc mạng khác nhau thì sẽ tạo ra những ANN có khả năng rất mạnh. Ví dụ 1 ANN (dùng hàm tác động sigmoid) với một tầng ẩn có thể xấp xỉ (với sai số nhỏ tuỳ ý) bất kỳ một hàm liên tục nào. 1 ANN với ReLU cũng có khả năng tương tự. Đó là về lý thuyết (mặc dù chưa rõ số units tại mỗi tầng ra sao). Cho nên chưa cần dùng các hàm tác động phức tạp, làm khó huấn luyện và phân tích về sau.
Về lý thuyết thì ta không hy vọng đưa nó về cực tiểu toàn cục được. Về được cực tiểu địa phương có thể là tốt rồi. Gần đây có vài nghiên cứu chứng minh được là có thể tìm đc điểm tối ưu toàn cục nếu gặp một số điều kiện thoả mãn.
Chào em. Có thể nói Mạng nơron nhân tạo (ANN) có khả năng giải quyết phần lớn các bài toán trong Học máy. Điều này về mặt lý thuyết đã được chứng minh khá lâu trước đây. Gần đây khi sức mạnh tính toán và lượng dữ liệu nhiều đã giúp ANN phát huy vai trò rõ ràng trong thực tế, tạo ra nhiều đột phá trong AI nói chung. Học máy hiện nay đã và đang được đưa vào khắp nơi trong cuộc sống. Em hãy xem vài tổng hợp về các tiến bộ gần đây ở các lĩnh vực khác nhau: www.stateof.ai/ Bài giảng này chỉ có kiến thức rât cơ bản. Nếu muốn biết nhiều hơn thì hãy đọc cuốn sách Deep Learning của Ian.
Bo mạch quí vị áp dụng Bluetooth cảm biến tốt nhất xem lại tần âm thanh chế độ cộng hưởng điện năng tích điện lấy ví dụ hạt hạ nguyên tử thần kinh mô tả khoa học điện thoại bo mạch có nghĩa là sử dụng lân tinh từ trường hạt tĩnh điện lan toả sinh độ rung tạo thành lực sóng chức năng như đồng hồ tự động quá trình dao động luôn luôn mạch dẫn hoạt động thông qua cảm biến ko giây còn ba thiết bị điện gia dụng tại nhà quí vị chơi trò trơ trẽn quá tiết kiệm điện chỗ nào ăn gian có trình độ đều ko phục đấy hacker kiểu này biết tổng tò te ra cứ khoa trương giỏi nước ngoài họ xem thường cho
Rất hữu ích ạ
thầy có thể giải thích câu hỏi ở phút 35:00 được ko ạ, câu hỏi là tại sao lại dùng các hàm tác động đơn giản mà ko dùng các hàm phức tạp ấy ạ. Em cảm ơn thầy
Một lý do quan trọng là mặc dù chúng đơn giản, nhưng khi kết hợp với các kiến trúc mạng khác nhau thì sẽ tạo ra những ANN có khả năng rất mạnh. Ví dụ 1 ANN (dùng hàm tác động sigmoid) với một tầng ẩn có thể xấp xỉ (với sai số nhỏ tuỳ ý) bất kỳ một hàm liên tục nào. 1 ANN với ReLU cũng có khả năng tương tự. Đó là về lý thuyết (mặc dù chưa rõ số units tại mỗi tầng ra sao).
Cho nên chưa cần dùng các hàm tác động phức tạp, làm khó huấn luyện và phân tích về sau.
Thưa thầy, dùng Mini-batch với randomness đưa hàm loss về cực tiểu địa phương hay toàn cục ạ?
Về lý thuyết thì ta không hy vọng đưa nó về cực tiểu toàn cục được. Về được cực tiểu địa phương có thể là tốt rồi.
Gần đây có vài nghiên cứu chứng minh được là có thể tìm đc điểm tối ưu toàn cục nếu gặp một số điều kiện thoả mãn.
em thưa thầy học mạng neuron nhân tạo thì áp dụng vào giải quyết đc những bài toán gì trong thực tế ạ
Chào em.
Có thể nói Mạng nơron nhân tạo (ANN) có khả năng giải quyết phần lớn các bài toán trong Học máy. Điều này về mặt lý thuyết đã được chứng minh khá lâu trước đây. Gần đây khi sức mạnh tính toán và lượng dữ liệu nhiều đã giúp ANN phát huy vai trò rõ ràng trong thực tế, tạo ra nhiều đột phá trong AI nói chung.
Học máy hiện nay đã và đang được đưa vào khắp nơi trong cuộc sống. Em hãy xem vài tổng hợp về các tiến bộ gần đây ở các lĩnh vực khác nhau:
www.stateof.ai/
Bài giảng này chỉ có kiến thức rât cơ bản. Nếu muốn biết nhiều hơn thì hãy đọc cuốn sách Deep Learning của Ian.
@@thanquangkhoat4070 vâng em cảm ơn thầy ạ
Bo mạch quí vị áp dụng Bluetooth cảm biến tốt nhất xem lại tần âm thanh chế độ cộng hưởng điện năng tích điện lấy ví dụ hạt hạ nguyên tử thần kinh mô tả khoa học điện thoại bo mạch có nghĩa là sử dụng lân tinh từ trường hạt tĩnh điện lan toả sinh độ rung tạo thành lực sóng chức năng như đồng hồ tự động quá trình dao động luôn luôn mạch dẫn hoạt động thông qua cảm biến ko giây còn ba thiết bị điện gia dụng tại nhà quí vị chơi trò trơ trẽn quá tiết kiệm điện chỗ nào ăn gian có trình độ đều ko phục đấy hacker kiểu này biết tổng tò te ra cứ khoa trương giỏi nước ngoài họ xem thường cho