Danh sách chủ đề

Tại sao lại cần phải học Toán?

Đại số tuyến tính

Đạo hàm một biến

Đạo hàm riêng và Gradient

Chữa bài tập đạo hàm

Jacobian Vector-Vector, Matrix-Vector

Giới thiệu xác suất - Đếm

Đạo hàm và ứng dụng trong mô hình AI

Xác suất + Định lý Bayes

Biến ngẫu nhiên + Phân phối rời rạc

Xác suất và ứng dụng trong mô hình AI

Phân phối liên tục

Phân phối chuẩn

Ứng dụng phân phối trong tiền xử lý dữ liệu

Sách xác suất ôn luyện thêm

Jacobian Vector-Vector, Matrix-Vector

Gradient với Jacobian
Jacobian Vector - vector
Jacobian Ma trận - ma trận
Thực hành tính Jacobian
Bí quyết tính đạo hàm cho các mô hình AI

1. Gradient với Jacobian

1.1. [PF] 5.1.1. Gradient với Jacobian

Click to view morearrow_forward

1.2. [PF] 5.1.2. Lập trình Gradient Vector - Scalar với Gradient Tape

Click to view morearrow_forward

2. Jacobian Vector - vector

2.1. [PF] 5.2.1. Jacobian Vector Vector

Click to view morearrow_forward

2.2. [PF] 5.2.2. Lập trình tính Jacobian Matrix Vector - Vector

Click to view morearrow_forward

2.3. [PF] 5.2.3. Ví dụ 2 - Hadamard

Click to view morearrow_forward

3. Jacobian Ma trận - ma trận

3.1. [PF] 5.3.1. Jacobian Matrix - matrix

Click to view morearrow_forward

5. Bí quyết tính đạo hàm cho các mô hình AI

5.1. [PF] 5.4.1. Bí quyết tính đạo hàm trong các model AI

Click to view morearrow_forward

6. Slide bài giảng

6.1. 1.Gradient-Jacobian.png

6.2. 2.Jacobian-matrix-matrix.png

6.3. 3.Jacobian-Hadamard.png

6.4. 4.Jacobian-Matrix-Matrix.png

Bài học