Danh sách chủ đề

Khai giảng
Giới thiệu học máy/học sâu
Mô hình hồi quy tuyến tính
Chữa bài hồi quy tuyến tính - Hồi quy tuyến tính với Tensorflow
Mô hình hồi quy tuyến tính với dữ liệu nhiều cột
Stochastic Gradient Descent - SGD
Ôn tập SGD + Hiện tượng Overfitting
Bài toán phân loại nhị phân
Chữa bài mô hình phân loại + Đánh giá chất lượng mô hình
Bài toán phân loại nhiều lớp
Ôn tập bài toán phân loại nhiều lớp
Mạng nơ ron (Neural Network)
Thuật toán lan truyền ngược
Ôn tập Mạng nơ ron - Các kỹ thuật training hiệu quả
Các thuật toán Training
Ôn tập các thuật toán đào tạo mô hình
Mạng tích chập - Convolutional neural network
Transfer Learning và ResNet và InceptionNet
Ôn tập mạng CNN - Hướng dẫn đọc Paper
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Word2Vec
Chữa bài tập mạng nơ ron
Mô hình ngôn ngữ + RNN
Lập trình LSTM từ đầu
Mạng RNN sâu
Dữ liệu Time series và cách xây dựng mô hình
Dự án cuối khóa
Timeseries cơ bản

Mạng tích chập - Convolutional neural network

  • Giới thiệu về hình ảnh, cấu trúc của hình ảnh

  • Giới thiệu về Filter, một số filter cơ bản để xử lý ảnh

  • Cấu trúc mô hình CNN, các đặc điểm vượt trội so với mạng Neural Network.

1. Slide

1.1. Slide CNN

1.2. Notebook

Click to view morearrow_forward

2. Ảnh là một hàm

2.1. Giới thiệu ảnh

2.2. Phát hiện cạnh

2.3. Dùng đạo hàm để phát hiện cạnh

2.4. Slide

3. Bộ lọc

3.1. Bộ lọc

3.2. Hướng dẫn lập trình bộ lọc

4. Lớp tích chập

4.1. Giới thiệu mạng CNN

4.2. Điểm yếu của mạng nơ ron

4.3. LeNet

4.4. Lớp tích chập

4.5. Công thức lớp tích chập phần 1

4.6. Công thức lớp tích chập phần 2

4.7. Tính chất lớp tích chập

5. Lớp Pooling

5.1. Lớp Pooling

6. Hiển thị Feature Map

6.1. Feature Map

Bài học