Tag Deep Leanring
Tìm kiếm bài viết trong Tag Deep Leanring
Khám phá sức mạnh của cơ chế Self Attention trong Transformers
Lời nói đầu. Transformers đã cách mạng hóa quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bằng cách đạt được hiệu suất tiên tiến nhất trên nhiều tác vụ như dịch máy, lập mô hình ngôn ngữ và phân tích tình cả
0 0 1
Khám phá activation function Gelu(Transformers)
Phần 1 . Lời nói đầu. Trong bài viết này chúng ta sẽ bắt đầu tìm hiểu một số chi tiết chưa có trong bài báo https://arxiv.org/abs/1606.
0 0 2
Introduction Backpropagation CNN(Series 2)
Nhân dịp năm mới mình kính mong tất cả mọi người năm mới an lạnh thật nhiều niềm vui . Chúc mừng năm mới ngập tràn tiếng cười.
0 0 2
Introduction Backpropagation ANN(Series 1)
Phần 1: Đạo hàm hồi quy logistic. Trong quá trình thực hiện mạng nơ-ron , chúng ta khởi tạo các tham số kết hợp với các đầu vào thông qua các layer có sử dụng activation function non linear.
0 0 2
[Điểm tin AI tuần qua] Số thứ tư: 12/12/2022 - 18/12/2022
1. Các hoạt động đáng chú ý trong tuần:.
0 0 2
[Điểm tin AI tuần qua] Số thứ ba: 04/12/2022 - 10/12/2022
Chương trình điểm tin hàng tuần của AI Research được xây dựng nhằm mục đích giúp bạn cập nhật các xu hướng mới nhất. Nội dung số thứ ba của chương trình bao gồm các nội dung
0 0 3
Imagen - Mô hình SOTA giải quyết bài toán Text-to-Image
Imagen - mô hình mới được công bố gần đây bởi Google với khả năng generate hình ảnh với đoạn text mô tả bất kỳ, cho dù ảnh đó không có thật hoặc phi vật lý. Phía trên là một ví dụ của ảnh được sinh ra
0 0 13
Giới thiệu về Diffussion model (series 2)
1. Variable Diffussion model (VDM). 1.1 Lịch sử hình thành.
0 0 9
GLiT: Neural Architecture Search for Global and Local Image Transformer
Mở đầu. Trong thời gian qua, các kiến trúc dựa trên Convolutional Neural Networks (CNN) đã và đang có những thành công đáng kể trong các tác vụ học sâu.
0 0 11
[Paper Explain][End-to-End Dense Video Captioning with Parallel Decoding] PDVC - Hướng tiếp cận end-to-end với giải mã song song cho bài toán Dense Video Captioning
Xin chào các bạn. Chắc hẳn mọi người cũng đã từng nghe qua đến cái tên Video Understanding với rất nhiều các tác vụ con kèm theo đó là khá model nổi tiếng như:.
0 0 13
Các chỉ số đánh giá được sử dụng cho bài toán Image Generation: IS, FID, PSNR, SSIM,...
1. Giới thiệu về bài toán Image Generation.
0 0 14
Xây dựng bài toán tự động xóa vật thể bất kì bằng Deep Learning
1. Giới thiệu về bài toán Automatic Object Removal.
0 0 15
[Paper Explain] Contrastive Learning for Label-Efficient Semantic Segmentation
Lời mở đầu. Tiếp nối việc phân tích paper, hôm nay mình sẽ cùng các bạn phân tích 1 paper liên quan dến bài toán Semantic Segmentation và phương pháp Contrastive learning.
0 0 15
Bạn đã biết về Zero-shot Learning chưa?
Giới thiệu. Trong các bài toán về Face Recognition, chắc hẳn các bạn đã nghe hoặc nên nghe về 1 khái niệm One-shot learning.
0 0 15
Learning rate - Những điều có thể bạn đã bỏ qua
Giới thiệu. Ngồi chơi lượn lờ Facebook một hồi tự dưng đập vào mắt 1 bài viết về Learning rate của page DataScience khiến mình tò mò đọc thử.
0 0 21
Tìm hiểu về Autoencoder
Giới thiệu. Làm về xử lý ảnh, chắc hẳn các bạn sẽ bắt gặp 1 số bài toán như tái tạo ảnh, giảm nhiễu ảnh, làm sáng ảnh, hay bài toàn giảm chiều dữ liệu, … Gặp các bài toán này thì cũng có khá nhiều phư
0 0 82
[Paper Explain] Boosting masked Face recognition with Multi-task ArcFace
Source paper: https://arxiv.org/pdf/2104.09874.pdf.
0 0 17
Knowledge Distillation – Chắt lọc tri thức từ những mô hình thành công
Giới thiệu. Khi nhắc tới việc cải thiện hiệu suất của các tác vụ học máy, chắc hẳn các bạn sẽ nghĩ tới 1 cách đơn giản nhất chính là đào tạo nhiều mô hình trên cùng 1 tập dữ liệu, sau đó tính trung bì
0 0 12
Machine Learning & Deep Learning Interview Questions (P1)
Chào mọi người, bài viết hôm nay mình sẽ nói về chủ đề một số câu hỏi về Machine Learning, Deep Learning mình đã từng trải qua khi phỏng vấn ở vị trí Machine Learning Engineer. Đây là phần không thể t
0 0 78