Giới thiệu tài liệu
Bài giảng giới thiệu về mạng nơ-ron, một mô hình học sâu mô phỏng cấu trúc kết nối của não người. Nội dung bao gồm các thành phần cơ bản như perceptron, hàm kích hoạt, và cấu trúc nhiều lớp của mạng nơ-ron. Bài giảng cũng đề cập đến định lý xấp xỉ tổng quát và giải thuật lan truyền ngược để tối ưu hóa mạng.
Đối tượng sử dụng
Sinh viên, người học về học sâu, kỹ sư AI
Nội dung tóm tắt
Bài giảng này cung cấp một cái nhìn tổng quan về mạng nơ-ron, bắt đầu từ các khái niệm cơ bản như perceptron và các loại hàm kích hoạt. Nội dung chính bao gồm: giới thiệu perceptron (cả dạng cơ bản và logistic), tầm quan trọng của hàm kích hoạt (ReLU, sigmoid, ReLU6, swish, mish) trong việc tạo ra các lớp phi tuyến, cấu trúc mạng nơ-ron (một lớp ẩn và nhiều lớp), định lý xấp xỉ tổng quát và giải thuật lan truyền ngược. Bài giảng cũng so sánh mạng nơ-ron nhân tạo với cấu trúc của não người.