Bên Trong AI Agent: Khám Phá Bộ Não của Claude 3
Khám phá các khả năng tiên tiến của AI Agent Claude 3. Phân tích chuyên sâu này tiết lộ cách Claude 3 vượt xa việc tạo văn bản, thể hiện khả năng suy luận, giải...
13 phút đọc
Claude 3
AI Agents
+5
Neural Networks
Blackwell của NVIDIA: Bình Minh của Máy Tính Tăng Tốc
Khám phá cách hệ thống Blackwell của NVIDIA mở ra kỷ nguyên mới cho máy tính tăng tốc, cách mạng hóa các ngành công nghiệp thông qua công nghệ GPU tiên tiến, AI...
3 phút đọc
NVIDIA
Blackwell
+7
Bộ nhớ Liên kết
Bộ nhớ liên kết trong trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép hệ thống nhớ lại thông tin dựa trên mẫu và các liên kết, mô phỏng cách ghi nhớ của con người. Mô hình này t...
11 phút đọc
AI
Associative Memory
+4
Bộ nhớ Ngắn-Dài hạn (LSTM)
Bộ nhớ Ngắn-Dài hạn (LSTM) là một loại kiến trúc Mạng Nơ-ron Hồi tiếp (RNN) chuyên dụng được thiết kế để học các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu tuần tự. Mạng L...
10 phút đọc
Deep Learning
LSTM
+5
Chainer
Chainer là một framework học sâu mã nguồn mở, cung cấp nền tảng linh hoạt, trực quan và hiệu suất cao cho mạng nơ-ron, nổi bật với đồ thị động định nghĩa khi ch...
5 phút đọc
Deep Learning
AI
+4
Chuẩn hóa (Regularization)
Chuẩn hóa trong trí tuệ nhân tạo (AI) là tập hợp các kỹ thuật được sử dụng để ngăn chặn hiện tượng quá khớp trong các mô hình máy học bằng cách đưa vào các ràng...
12 phút đọc
AI
Machine Learning
+4
Chuẩn hóa theo lô (Batch Normalization)
Chuẩn hóa theo lô là một kỹ thuật mang tính cách mạng trong học sâu, giúp nâng cao đáng kể quá trình huấn luyện mạng nơ-ron bằng cách giải quyết vấn đề dịch chu...
5 phút đọc
AI
Deep Learning
+3
Công Cụ Tạo Chú Thích Ảnh Bằng AI
Khám phá Công Cụ Tạo Chú Thích Ảnh bằng AI của FlowHunt. Tạo chú thích hấp dẫn, phù hợp cho ảnh của bạn chỉ trong tích tắc với các chủ đề và tông màu tùy chỉnh—...
2 phút đọc
AI
Image Captioning
+6
Dropout
Dropout là một kỹ thuật regularization trong AI, đặc biệt là mạng nơ-ron, giúp chống overfitting bằng cách ngẫu nhiên vô hiệu hóa các nơ-ron trong quá trình huấ...
6 phút đọc
AI
Neural Networks
+3
Gradient Descent
Gradient Descent là một thuật toán tối ưu hóa cơ bản, được sử dụng rộng rãi trong học máy và học sâu để giảm thiểu hàm chi phí hoặc hàm mất mát bằng cách điều c...
7 phút đọc
Machine Learning
Deep Learning
+3
Hàm Kích Hoạt
Hàm kích hoạt là yếu tố cơ bản của mạng nơ-ron nhân tạo, đưa vào tính phi tuyến và cho phép học các mẫu phức tạp. Bài viết này khám phá mục đích, các loại, thác...
5 phút đọc
Activation Functions
Neural Networks
+3
Hiểu về Lý luận AI: Các loại, Tầm quan trọng và Ứng dụng
Khám phá những kiến thức cơ bản về lý luận AI, bao gồm các loại, tầm quan trọng và ứng dụng thực tiễn. Tìm hiểu cách AI mô phỏng tư duy con người, nâng cao ra q...
17 phút đọc
AI
Reasoning
+7
Học Sâu
Học sâu là một nhánh của học máy trong trí tuệ nhân tạo (AI) mô phỏng hoạt động của bộ não con người trong việc xử lý dữ liệu và tạo ra các mẫu phục vụ cho việc...
4 phút đọc
Deep Learning
AI
+5
Keras
Keras là một API mạng nơ-ron sâu mã nguồn mở mạnh mẽ và thân thiện với người dùng, được viết bằng Python và có thể chạy trên TensorFlow, CNTK hoặc Theano. Nó ch...
7 phút đọc
Keras
Deep Learning
+3
Lan truyền ngược (Backpropagation)
Lan truyền ngược là một thuật toán huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo bằng cách điều chỉnh trọng số để giảm thiểu lỗi dự đoán. Tìm hiểu cách hoạt động, các bước th...
4 phút đọc
AI
Machine Learning
+3
LSTM Hai Chiều
Bộ nhớ ngắn dài hạn hai chiều (BiLSTM) là một loại kiến trúc Mạng Nơ-ron Hồi tiếp (RNN) tiên tiến, xử lý dữ liệu tuần tự theo cả hai chiều tiến và lùi, từ đó tă...
3 phút đọc
Bidirectional LSTM
BiLSTM
+4
Mạng Đối Kháng Sinh Tạo (GAN)
Mạng Đối Kháng Sinh Tạo (GAN) là một khung học máy gồm hai mạng nơ-ron—một trình sinh tạo và một trình phân biệt—cạnh tranh với nhau để tạo ra dữ liệu không thể...
11 phút đọc
GAN
Generative AI
+5
Mạng Niềm Tin Sâu (DBNs)
Mạng Niềm Tin Sâu (DBN) là một mô hình sinh phức tạp sử dụng kiến trúc sâu và Máy Boltzmann Hạn Chế (RBMs) để học các biểu diễn dữ liệu phân cấp cho cả nhiệm vụ...
7 phút đọc
Deep Learning
Generative Models
+3
Mạng Nơ-ron
Mạng nơ-ron, hay mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), là một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ não người, đóng vai trò thiết yếu trong AI và học máy cho các nhiệm vụ như...
8 phút đọc
Neural Networks
AI
+6
Mạng Nơ-ron Hồi tiếp (RNN)
Mạng Nơ-ron Hồi tiếp (RNN) là một lớp mạng nơ-ron nhân tạo tiên tiến được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự bằng cách sử dụng bộ nhớ của các đầu vào trước đó. R...
5 phút đọc
RNN
Neural Networks
+5
Mạng Nơ-ron Nhân Tạo (ANNs)
Mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs) là một nhánh của các thuật toán học máy được mô phỏng theo bộ não con người. Các mô hình tính toán này gồm các nút hoặc 'nơ-ron' liê...
4 phút đọc
Artificial Neural Networks
Machine Learning
+3
MXNet
Apache MXNet là một framework học sâu mã nguồn mở được thiết kế để huấn luyện và triển khai các mạng nơ-ron sâu một cách hiệu quả và linh hoạt. Được biết đến vớ...
9 phút đọc
Deep Learning
AI
+4
Nhận Diện Mẫu Hình
Nhận diện mẫu hình là một quá trình tính toán nhằm xác định các mẫu và quy luật trong dữ liệu, đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực như AI, khoa học máy t...
10 phút đọc
Pattern Recognition
AI
+6
Torch
Torch là một thư viện học máy mã nguồn mở và khung tính toán khoa học dựa trên Lua, tối ưu hóa cho các tác vụ học sâu và trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp các công ...
8 phút đọc
Torch
Deep Learning
+3
Transformer
Mô hình transformer là một loại mạng nơ-ron được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản, giọng nói hoặc dữ liệu chuỗi thời gian. Khôn...
4 phút đọc
Transformer
Neural Networks
+3
Transformers
Transformers là một kiến trúc mạng nơ-ron mang tính cách mạng đã thay đổi trí tuệ nhân tạo, đặc biệt trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Được giới thiệu trong bài bá...
10 phút đọc
AI
Transformers
+4