Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 1 - Giới thiệu về học sâu

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:35

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 1 - Giới thiệu về học sâu" được biên soạn nhằm giúp sinh viên hiểu được khái niệm học sâu và mối liên hệ với trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning); biết được lịch sử phát triển và lý do vì sao học sâu bùng nổ trong thời gian gần đây; nhận biết một số ứng dụng phổ biến của học sâu trong đời sống và công nghệ. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 1 - Giới thiệu về học sâu

Học sâu và ứng dụng Bài 1: Giới thiệu về học sâu 1
Trí tuệ nhân tạo 2
Trí tuệ nhân tạo 3
Thế nào là học sâu? • Là phương pháp học máy sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để trích xuất đặc trưng tự động từ dữ liệu 4
Tại sao cần học sâu? • Phương pháp học máy truyền thống đòi hỏi trích xuất đặc trưng một cách thủ công, đòi hỏi kinh nghiệm và phụ thuộc từng bài toán cụ thể • Học sâu cho phép trích chọn đặc trưng tự động từ dữ liệu 5
Tại sao giờ mới bùng nổ học sâu? 6
Học máy có giám sát 7
Tập huấn luyện và tập kiểm tra Data acquisition Practical usage Universal set (unobserved) Training set Testing set (observed) (unobserved) 8
Hiện tượng overfit và underfit • Underfitting: mô hình quá “đơn giản” để biểu diễn các tính chất của dữ liệu • Bias cao và variance thấp • Sai số cao trên tập huấn luyện và tập kiểm tra • Overfitting: mô hình quá “phức tạp” dẫn tới học cả nhiễu trong dữ liệu • Bias thấp và variance cao • Sai số thấp trên tập huấn luyện và sai số cao trên tập kiểm tra 8 Adapted from L.Lazebnik
Minh họa Bias-Variance 10
Phân lớp tuyến tính 11
Phân lớp tuyến tính 21DTH2B 12
Phân lớp tuyến tính: 3 góc nhìn 13
Hàm mục tiêu 14
Hàm mục tiêu 15
Hiệu chỉnh 16
Bộ phân loại softmax 17
Hồi quy tuyến tính 18
Hồi quy tuyến tính • Nên chọn hàm mục tiêu nào? • Mỗi 𝑦(i ) à một số thực • Bình phương tối thiểu là một lựa chọn tốt ☺ 19
Tối ưu hàm mục tiêu 20