Tag Deep Learning
Tìm kiếm bài viết trong Tag Deep Learning
Paper reading | MOBILEVIT: LIGHT-WEIGHT, GENERAL-PURPOSE, AND MOBILE-FRIENDLY VISION TRANSFORMER
Giới thiệu chung. Các mô hình CNN đạt được kết quả SOTA trong các task về mobile vision.
0 0 20
Paper Reading | ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders
1. Động lực.
0 0 12
[Từ Transformer Đến Language Model] Bài 1: Bắt đầu với kiến trúc mô hình - Transformer
Chỉ trong vòng vài tháng trở lại đây, thế giới công nghệ đã bị khuynh đảo bởi các mô hình AI như ChatGPT, GPT-4, DALLE-2, Midjourney... Các mô hình AI đã và đang thực sự thay đổi cách thế giới này vận
0 0 24
[Paper explained] NISER: Normalized Item and Session Representations to Handle Popularity Bias
Nếu đã dùng qua các trang web như YouTube, có thể bạn đã từng để ý rằng một khi các bạn đã click vào một video nào đó, hệ thống của YouTube sẽ tự động gợi ý các video liên quan ở autoplay list hay là
0 0 19
[Paper explained] Non-local Neural Networks
Trong deep learning, việc lấy được các thông tin ở xa so với vị trí hiện tại khá là quan trọng. Ví dụ, với dữ liệu dạng sequence, ta có thể dùng phép recurrent để làm việc này.
0 0 15
Cơ bản về fastai - Thư viện bậc cao cho Pytorch (P1)
Intro. Hello mọi người, một mùa Mayfest nữa lại tới nên mình quay lại viết bài và chủ đề của bài viết ngày hôm nay là về thư viện fastai.
0 0 24
Hành trình cùng Junction X Hanoi 2023
Hành trình Junction X (P1). Xin chào các bạn ! Mình là Duy , là một kẻ thích phá cách và tìm tòi về AI , mình hiện tại vẫn là sinh viên năm thứ 4 thôi ,nên về kiến thức bài viết nếu còn thiếu sót mon
0 0 23
[Kiến thức tổng hợp] Tìm hiểu các thuật toán và công cụ phân tích dữ liệu
Các thuật toán và công cụ phân tích dữ liệu như TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn đang là những công cụ rất được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu trong các ứng dụng deep learning, natural
0 0 32
Zero-shot Object Detection with Detic
Gần đây chúng ta đã quá quen thuộc với từ khóa "zero-shot", một trong những ví dụ điểm hình của nó chính là ChatGPT của OpenAI đang làm mưa làm gió trên khắp các diễn đàn kể cả không liên quan tới trí
0 0 35
Đã đến lúc học về Diffusion Models
Sau một thời gian tìm hiểu và làm việc với mô hình Diffusion, mình viết bài này với hy vọng bài viết này sẽ có ích phần nào với các bạn muốn tìm hiểu về Diffusion Models. .
0 0 28
[Paper Explain] Clustering trong Computer Vision: Hướng đi mới thay thế CNN và Transformer?
Tóm tắt. Ảnh là gì và làm thế nào để trích xuất features.
0 0 26
Diffusion model, nhưng là vỡ lòng (P1)
Đổi gió tí nhỉ, nay thì mình sẽ nói về một mô hình khác của dòng họ Generative models (dòng họ sinh dữ liệu). Các tiền bối đi trước của dòng họ này có thể kể đến là Auto-Encoder, GAN và Flow-based mod
0 0 26
YOLOv4 - Kỷ nguyên mới cho những mô hình họ YOLO
Trong lĩnh vực Computer Vision, bài toán Object Detection là một bài toán hết sức phổ biến. Như cái tên gọi của nó, mục tiêu của bài toán này là phát hiện và phân loại ra những vật thể tồn tại ở trong
0 0 45
Tính chất của Self-Attention và Transformer trong Computer Vision
Mở đầu. Qua 2 bài viết: cơ chế Attention trong Computer Vision và MetaFormer với cái tiêu đề đầy chế giễu, thì giống như mình là một hater của Self-Attention.
0 0 33
"Dạy AI làm bác sỹ" - Thực hành bài toán phân vùng ảnh y tế với mô hình Transformer
1. Giới thiệu bài toán.
0 0 27
Sigmoid dưới góc nhìn xác suất
Trong các bài toán phân lớp (classification) sử dụng Deep Learning, phần không thể thiếu cho đầu ra chính là hàm sigmoid (cho 2 classes) hay softmax (biến thể của sigmoid cho nhiều classes). Mục đích
0 0 19
[Paper Explained] Triple-Sigmoid Activation Function for Deep Open-Set Recognition
1. Bài toán Open-Set Recognition.
0 0 21
[Paper Explained] PSPNet - Mô hình Deep Learning kinh điển cho bài toán Semantic Segmentation
1. Giới thiệu.
0 0 38
TẠI SAO LẠI SỬ DỤNG ACTIVATION FUNCTION TRONG NEURAL NETWORK
Khi mọi người làm việc với mạng neural thì chắc hẳn thành phần activation function chắc hẳn không còn xa lạ gì nữa với những hàm kích hoạt như Sigmoid, Relu, softmax,.. Nhưng tại sao nó lại cần ở tron
0 0 16
[paper explain] Meta Pseudo Labels: khi semi-supervised lên ngôi
1. Mở đầu.
0 0 16
Tổng quan: Unsupervised domain adaptation for Object detection
1. Giới thiệu.
0 0 27