ML Glossary
Thuật ngữ cơ bản
Hồi Quy Tuyến Tính (Linear Regression)
Giới thiệu
Hồi quy tuyến tính đơn biến
Đưa ra dự đoán
Hàm chi phí (Cost function)
Hạ Gradient (Gradient descent)
Huấn luyện
Đánh giá mô hình
Tổng kết
Hồi quy đa biến
Chuẩn hoá
Đưa ra dự đoán
Khởi tạo trọng số
Hàm chi phí
Hạ Gradient
Đơn giản hoá với ma trận
Hệ số điều chỉnh
Đánh giá mô hình
Hạ Gradient (Gradient Descent)
Giới thiệu
Tốc độ học
Hàm chi phí
Ứng dụng
Các biến thể (TODO)
Hồi quy Logistic (Logistic Regression)
Giới thiệu
So sánh với hồi quy tuyến tính
Phân loại hồi quy logistic
Hồi quy logistic nhị phân
Kích hoạt Sigmoid
Ranh giới quyết định (Decision boundary)
Đưa ra dự đoán
Hàm chi phí
Hạ gradient
Ghép xác suất với các lớp
Huấn luyện
Đánh giá mô hình
Hồi quy logistic đa lớp (Multiclass logistic regression)
Thuật toán
Kích hoạt Softmax
Ví dụ với Scikit-Learn
Thuật ngữ cơ bản
Toán
Giải tích
Giới thiệu
Đạo hàm -
Derivatives
Định nghĩa đạo hàm trong hình học
Các bước tính đạo hàm
Ứng dụng trong học máy
Quy tắc chuỗi -
Chain rule
Quy tắc
Các bước tính toán
Quy tắc chuỗi cho nhiều hàm
Gradients
Đạo hàm riêng
Các bước
Đạo hàm có hướng
Tính chất
Tích phân
Tính tích phân
Ứng dụng của tích phân
Tính xác suất
Kỳ vọng -
Expected value
Phương sai -
Variance
Đại số tuyến tính
Vector - Hướng lượng
Ký hiệu
Vector trong hình học
Các phép toán với 1 số -
Scalar operations
Các phép toán theo từng phần tử -
Elementwise operations
Tích vô hướng -
Dot product
Tích Hadamard
Trường vector
Ma trận -
Matrices
Chiều -
Dimensions
Các phép toán với 1 số
Các phép toán theo từng phần tử -
Elementwise operations
Tích Hadamard
Ma trận chuyển vị -
Matrix transpose
Nhân ma trận
Thư viện Numpy
Tích vô hướng
Cơ chế Broadcasting
Ký hiệu Toán học
Đại số tuyến tính
Giải tích
Xác suất thống kê
Tập hợp
Mạng Nơ-ron
Các khái niệm cơ bản
Mạng Nơ-ron -
Neural Network
Nơ-ron
Khớp thần kinh -
Synapse
Trọng số
Hệ số điều chỉnh -
Bias
Các tầng trong mạng nơ-ron cơ bản -
Layers
Đánh trọng số
Hàm kích hoạt - Activation Functions
Hàm mất mát -
Loss Function
Thuật toán tối ưu -
Optimization Algorithms
Chồng chất gradient -
Gradient Accumulation
Lan truyền xuôi -
Forwardpropagation
Mạng nơ-ron đơn giản
Các bước thực hiện lan truyền xuôi
Code
Truyền xuôi trong Mạng Nơ-ron thực tế
Kiến trúc
Khởi tạo trọng số -
Weight Initialization
Hệ số điều chỉnh
Các thao tác với ma trận
Kích thước động
Cải tiến đoạn code -
Refactoring
Kết luận
Lan truyền ngược -
Backpropagation
Nhắc lại về Quy tắc chuỗi -
Chain rule
Áp dụng quy tắc chuỗi
Ví dụ code
Các tầng đặc biệt trong mạng Nơ-ron
Tầng chuẩn hoá theo batch -
BatchNorm
Tầng tích chập -
Convolution
Tầng Dropout
Tầng gộp -
Pooling
Khối mạng nơ-ron Hồi tiếp -
RNN
Nút Hồi tiếp có Cổng -
GRU
Khối nhớ Ngắn hạn Dài -
LSTM
Hàm Mất mát -
Loss Functions
Entropy chéo -
Cross-Entropy
Mất mát Hinge
Mất mát Huber
Mất mát Kullback-Leibler
MAE (L1)
MSE (L2)
Bộ Tối ưu -
Optimizer
Adagrad
Adadelta
Adam
Gradient Liên hợp -
Conjugate Gradients
BFGS
Tối ưu theo Động lượng -
Momentum
Nesterov Momentum
Newton's Method
RMSProp
Hạ Gradient Ngẫu nhiên -
Stochastic Gradient Descent
Các tài nguyên khác
Tập dữ liệu -
Datasets
Đóng góp
Hướng dẫn đóng góp
ML Glossary
»
Index
Edit on GitHub
Index