AI
Hướng Dẫn Học Hiệu Quả: Backpropagation, Gradient Descent, Activation Functions và Chọn Kiến Trúc Neural Network
-
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
-
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
-
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)
-
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:
-
Nắm vững toán nền tảng:
- Linear Algebra
- Calculus
- Probability
-
Xây dựng từ đơn giản đến phức tạp:
- Perceptron đơn giản
- Neural Network cơ bản
- Các architecture phức tạp
-
Thực hành nhiều:
- Code từ đầu (from scratch)
- Sử dụng framework
- Thử nghiệm nhiều dataset
-
Học từ cộng đồng:
- Tham gia Kaggle
- Đọc paper và blog
- Tham gia các discussion
-
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
