Tag Deep Learning
Tìm kiếm bài viết trong Tag Deep Learning
Paper reading | Expanding Language-Image Pretrained Models for General Video Recognition
Giới thiệu chung. Video recognition là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính tập trung vào việc phân tích và nhận dạng nội dung trong các video.
0 0 14
Paper reading | Scaling Language-Image Pre-training via Masking
Động lực và đóng góp. Các model Language-supervised visual pre-training điển hình như CLIP thể hiện được sự mạnh mẽ trong việc học các biểu diễn chung giữa hình ảnh và ngôn ngữ tự nhiên.
0 0 13
Sử dụng Self-Instruct và Unnatural Instruction để tạo thêm dữ liệu training LLM
Instruction finetuning. Việc có một mô hình ngôn ngữ (LM) có khả năng generalize tốt (trong quá khứ) thì khá là khó.
0 0 17
Giới thiệu về Graph Neural Networks (GNNs)
Dữ liệu đồ thị chắc hẳn các bạn đã và đang tìm hiểu về học sâu và học máy cũng đã từng nghe qua khái niệm và các bài toán về đồ thị. Nhưng không có quá nhiều bạn thực sự hiểu và triển khai các bài toá
0 0 18
Paper reading | Neural News Recommendation with Multi-Head Self-Attention
1. Động lực.
0 0 15
TensorRT - Sự vượt trội với bài toán tối ưu mô hình Deep Learning
Phần mở đầu. TensorRT là một thư viện được phát triển bởi NVIDIA và là một phần của NVIDIA Deep Learning Accelerator (NVIDIA), dùng để tối ưu hóa mô hình AI, học máy chạy trên GPU -> Giúp cải thiện tố
0 0 22
Paper reading | Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization
Động lực và đóng góp. Bài toán text detection luôn nhận được quan tâm nghiên cứu do tính ứng dụng thực tiễn của chúng.
0 0 21
Paper reading | Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial Scenarios
1. Động lực.
0 0 22
Paper Reading | ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders
1. Động lực.
0 0 16
Paper reading | Neural News Recommendation with Multi-Head Self-Attention
1. Động lực.
0 0 24
[Vinh danh Paper] QLoRA: Quantize để training mô hình hàng tỷ tham số trên Google Colab
Mình sẽ phải mở đầu bài này bằng một câu khen: Đây là một paper cực kì tuyệt vời! Lần đầu tiên mình có thể đem áp dụng ngay một paper ngay khi nó mới ra mắt và đạt được kết quả cực kì tốt. (Gần) Đúng
0 0 20
Paper reading | Neural News Recommendation with Long and Short-term User Representations
1. Động lực.
0 0 34
Paper Reading | DIT: SELF-SUPERVISED PRE-TRAINING FOR DOCUMENT IMAGE TRANSFORMER
Giới thiệu chung. Các bài toán trích xuất thông tin từ hình ảnh luôn được nhận sự quan tâm vì tính ứng dụng rộng rãi.
0 0 20
Natural Language Processing đã khiến cuộc sống thông minh hơn như thế nào? (Phần 2)
Ở phần trước, mình đã chia sẻ về khái niệm NLP là gì và tình hình NLP trong những năm vừa qua, lý do tại sao mà NLP lại khiến mọi thứ trở nên thông minh đến như vậy. Ở phần này, mình sẽ giải thích về
0 0 29
Natural Language Processing đã khiến cuộc sống thông minh hơn như thế nào? (Phần 1)
1. Natural Language Processing (NLP) là gì.
0 0 23
[Deeplearning-1] Giải thích Machine Learning và Deep Learning bằng ngôn ngữ đại chúng
Phân biệt Artificial Intelligence, Machine Learning và Deep Learning. Đầu tiên chúng ta phải phân biệt rõ ba khái niệm này có quan hệ như thế nào với nhau trước khi đi sâu vào phần giải thích về Machi
0 0 26
Deep Learning for Computer Vision: Bài 3 - Convolution Neural Network
Gần đây những từ khóa như AI, Deep Learning hay Computer Vision xuất hiện nhiều như cơm bữa cả trong môi trường đại học cũng như các jobs với phúc lợi cao ngất ngưởng. Vậy, bạn muốn làm giàu từ đứa co
0 0 19
Fine-tuning một cách hiệu quả và thân thiện với phần cứng: Adapters và LoRA
Fine-tuning là gì. Parameter-efficient Fine-tuning (PEFT) với Adapters.
0 0 32
Artificial intelligence, machine learning, và deep learning
Bài viết giới thiệu về bối cảnh lịch sử của artificial intelligence, machine learning, và deep learning. Cách deep learning hoạt động ở mức độ tổng quát, những gì deep learning đã đạt được cho đến nay
0 0 23