Hướng Dẫn Học Hiệu Quả: Backpropagation, Gradient Descent, Activation Functions và Chọn Kiến Trúc Neural Network

1. Backpropagation:

   • Khái niệm cốt lõi: Là thuật toán tính toán gradient để cập nhật trọng số trong neural network
   • Cách học hiệu quả:
   • Bắt đầu với ví dụ đơn giản (mạng 2-3 layer)
   • Tự tính toán bằng tay trên giấy
   • Hiểu chain rule trong calculus
   • Thực hành code từ đầu (không dùng framework)
   • Tài liệu gợi ý:
   • 3Blue1Brown - Neural Network series
   • Andrew Ng's Deep Learning course
   • Michael Nielsen's online book

2. Gradient Descent:

   • Khái niệm cốt lõi: Phương pháp tối ưu để tìm minimum của hàm loss
   • Cách học:
   • Bắt đầu với trực quan hóa 2D/3D
   • Hiểu các biến thể (SGD, Mini-batch, Adam...)
   • Thực hành với các dataset đơn giản
   • Quan sát quá trình hội tụ
   • Tài liệu:
   • Visualizing Gradient Descent
   • Stanford CS231n
   • Fast.ai course

3. Activation Functions:

   • Khái niệm cốt lõi: Thêm tính phi tuyến vào mạng
   • Cách học:
   • So sánh mạng có và không có activation
   • Hiểu đặc điểm của từng loại (ReLU, Sigmoid, Tanh...)
   • Thực nghiệm với các bài toán khác nhau
   • Phân tích ưu/nhược điểm
   • Tài liệu:
   • Deep Learning book (Goodfellow)
   • Practical Deep Learning (fast.ai)

4. Architecture Selection:

   • Khái niệm cốt lõi: Chọn cấu trúc mạng phù hợp với bài toán
   • Cách học:
   • Hiểu các architecture cơ bản (CNN, RNN, Transformer...)
   • Phân tích use case từng loại
   • Thực hành với nhiều dataset khác nhau
   • Theo dõi các paper mới
   • Tài liệu:
   • Papers with Code
   • ArXiv Sanity Preserver
   • Model Zoo examples

Lộ trình học đề xuất:

1. Nắm vững toán nền tảng:

   • Linear Algebra
   • Calculus
   • Probability

2. Xây dựng từ đơn giản đến phức tạp:

   • Perceptron đơn giản
   • Neural Network cơ bản
   • Các architecture phức tạp

3. Thực hành nhiều:

   • Code từ đầu (from scratch)
   • Sử dụng framework
   • Thử nghiệm nhiều dataset

4. Học từ cộng đồng:

   • Tham gia Kaggle
   • Đọc paper và blog
   • Tham gia các discussion

5. Project thực tế:

   • Áp dụng kiến thức vào bài toán thực tế
   • Thử nghiệm các ý tưởng mới
   • Chia sẻ kết quả với cộng đồng