- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 1: Giới thiệu về học sâu
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 1 Giới thiệu về học sâu, cung cấp cho người học những kiến thức như: Thế nào là học sâu; Tại sao cần học sâu; Tại sao giờ mới bùng nổ học sâu; Học máy có giám sát; Hiện tượng overfit và underfit;...Mời các bạn cùng tham khảo!
34 p actvn 28/11/2021 171 2
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Phương pháp học máy truyền thống, Phân lớp tuyến tính, Hàm mục tiêu, Hồi quy tuyến tính
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 2: Giới thiệu về mạng nơ-ron
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 2 Giới thiệu về mạng nơ-ron, cung cấp cho người học những kiến thức như: Mạng nơ-ron và bộ não; Một số hàm kích hoạt thường gặp; Tầm quan trọng của hàm kích hoạt; Mạng nơ-ron một lớp ẩn, Định lý xấp xỉ tổng quát; Giải thuật lan truyền ngược;...Mời các bạn cùng tham khảo!
38 p actvn 28/11/2021 158 2
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Mạng nơ-ron, Mạng nơ-ron một lớp ẩn, Thuật lan truyền ngược
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 3: Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 3 Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks, cung cấp cho người học những kiến thức như: Lớp gộp max pooling; Một số mạng CNNs cơ bản; Lớp tích chập; ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) winners;...Mời các bạn cùng tham khảo!
48 p actvn 28/11/2021 172 2
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Conv Neural Networks, Mạng tích chập, Lớp tích chập, Lớp gộp max pooling
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 4: Huấn luyện mạng nơ-ron,
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 4 Huấn luyện mạng nơ-ron, cung cấp cho người học những kiến thức như: Hàm kích hoạt; Tiền xử lý dữ liệu; Khởi tạo trọng số; Các kỹ thuật chuẩn hóa. Mời các bạn cùng tham khảo!
46 p actvn 28/11/2021 169 2
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Huấn luyện mạng nơ-ron, Tiền xử lý dữ liệu, Hàm kích hoạt, Khởi tạo trọng số
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 5: Huấn luyện mạng nơ-ron (Phần 2)
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 5 Huấn luyện mạng nơ-ron, cung cấp cho người học những kiến thức như: Các giải thuật tối ưu cho mạng nơ-ron; Chiến lược thay đổi tốc độ học; Một số kỹ thuật chống overfitting; Làm giàu dữ liệu (data augmentation); Lựa chọn siêu tham số; Kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình (ensemble); Kỹ thuật học tái sử dụng...
62 p actvn 28/11/2021 146 2
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Huấn luyện mạng nơ-ron, Lựa chọn siêu tham số, Kỹ thuật chống overfitting, Kỹ thuật học tái sử dụng
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 6: Phần cứng và phần mềm cho học sâu,
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 6 Phần cứng và phần mềm cho học sâu, cung cấp cho người học những kiến thức như: Phần cứng cho học sâu; Các nền tảng lập trình cho học sâu; Công cụ tăng tốc và nén mạng. Mời các bạn cùng tham khảo!
61 p actvn 28/11/2021 147 2
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Phần mềm cho học sâu, Phần cứng cho học sâu, Đồ thị tính toán động
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 7: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 7 Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy, cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu tổng quan về thị giác máy và các ứng dụng; Giới thiệu về bài toán phát hiện đối tượng; Giới thiệu một số mạng đề xuất vùng RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN…; Giới thiệu một số mạng không đề xuất vùng:...
64 p actvn 28/11/2021 158 2
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Ứng dụng học sâu trong thị giác máy, Bài toán phát hiện đối tượng, Thị giác máy
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 8: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác (Phần 2)
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 8 Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu bài toán phân đoạn ảnh; Lớp tăng độ phân giải upsampling; Hàm mục tiêu; Một số mạng phân đoạn ảnh tiêu biểu. Mời các bạn cùng tham khảo!
46 p actvn 28/11/2021 151 2
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Hàm mục tiêu, Độ phân giải upsampling, Bài toán phân đoạn ảnh, Mạng phân đoạn ảnh tiêu biểu
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 9: Mạng hồi quy
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 9 Mạng hồi quy, cung cấp cho người học những kiến thức như: Bài toán dự đoán chuỗi; Mạng hồi quy thông thường; Lan truyền ngược theo thời gian (BPTT); Mạng LSTM và GRU; Một số áp dụng. Mời các bạn cùng tham khảo!
58 p actvn 28/11/2021 177 2
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Mạng hồi quy, Lan truyền ngược theo thời gian, Bài toán dự đoán chuỗi, Phân lớp văn bản
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 10: Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 10 Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp cho người học những kiến thức như: Tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên; Biểu diễn từ và văn bản; Thư viện Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và một số mô hình huấn luyện sẵn. Mời các bạn cùng tham khảo!
49 p actvn 28/11/2021 178 3
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Ứng dụng học sâu, Mô hình huấn luyện sẵn, Nhận dạng thực thể định danh, Suy diễn logic
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 11: Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Phần 2), cung cấp cho người học những kiến thức như: Bài toán sinh văn bản: Character-RNN; Giới thiệu về bài toán dịch máy; Mô hình NMT; Cơ chế chú ý (attention).
74 p actvn 28/11/2021 165 3
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Ứng dụng học sâu, Bài toán dịch máy, Dịch máy thống kê
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 12: Mô hình sinh dữ liệu
Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 12 Mô hình sinh dữ liệu, cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu về mô hình sinh; Mô hình tự mã hóa Autoencoder; GANs. Mời các bạn cùng tham khảo!
65 p actvn 28/11/2021 165 3
Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Mô hình sinh dữ liệu, Mô hình tự mã hóa, Variational Autoencoders, Biểu diễn không gian ẩn
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật