Tag Deep Learning
Tìm kiếm bài viết trong Tag Deep Learning
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 27
Paper reading | Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial Scenarios
1. Động lực.
0 0 28
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 30
[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 26
Paper reading | Neural News Recommendation with Long and Short-term User Representations
1. Động lực.
0 0 39
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 25
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 33
Natural Language Processing đã khiến cuộc sống thông minh hơn như thế nào? (Phần 1)
1. Natural Language Processing (NLP) là gì.
0 0 27
[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 31
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 20
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 43
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 29
[Liệu bạn có biết] Bài 1: Cách xác định số hidden layers tối ưu trong Neural Network
Bạn có bao giờ tự hỏi cần bao nhiêu hidden layers cho 1 cái Neural Network? Bởi vì bạn không thể cứ thêm bao nhiêu tùy thích vì nếu vậy sẽ dẫn đến các vấn đề như vanishing gradient hoặc là overfitting
0 0 31
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 23
Paper Reading | ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders
1. Động lực.
0 0 14
[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 32
[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 29
[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 18