Skip to content

Commit

Permalink
[VI] Create 02.md (Atcold#711)
Browse files Browse the repository at this point in the history
* Create 02.md

* Update _config.yml

Co-authored-by: Alfredo Canziani <[email protected]>
  • Loading branch information
2 people authored and t46 committed Dec 17, 2020
1 parent 4cc8851 commit fec4e5d
Show file tree
Hide file tree
Showing 2 changed files with 23 additions and 0 deletions.
1 change: 1 addition & 0 deletions docs/_config.yml
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -703,6 +703,7 @@ vi:
- path: vi/week01/01-1.md
- path: vi/week01/01-2.md
- path: vi/week01/01-3.md
- path: vi/week02/02.md

################################### Serbian ####################################
sr:
Expand Down
22 changes: 22 additions & 0 deletions docs/vi/week02/02.md
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,22 @@
---
lang: vi
lang-ref: ch.02
title: Tuần 02
translation-date: 07 Dec 2020
translator: Huynh Nguyen
---

## Bài giảng phần A

Chúng tôi bắt đầu bằng cách hiểu các mô hình tham số là gì và sau đó là thảo luận về hàm mất mát là gì. Tiếp đến, chúng tôi sẽ xem xét các phương pháp dựa trên độ dốc (graident) và các nó được sử dụng trong thuật toán lan truyền ngược trong mạng nơ-ron truyền thống.
Chúng tôi kết thúc phần này bằng cách tìm hiểu cách triển khai mạng nơ-ron trong Pytorch. Sau đó là thảo luận về một hình thức lan truyền ngược tổng quát hơn.

## Bài giảng phần B

Chúng tôi bắt đầu với một ví dụ cụ thể về sự lan truyền ngược và thảo luận về các kích thước của ma trận Jacobian. Sau đó, chúng tôi sẽ xem xét các mô-đun mạng nơ-ron cơ bản khác nhau và tính toán độ dốc của chúng.
Tiếp theo là một cuộc thảo luận ngắn về softmax và logsoftmax. Chủ đề thảo luận khác trong phần này là thủ thuật thực hành lan truyền ngược.

## Thực hành

Chúng tôi giới thiệu ngắn gọn về học có giám sát bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo. Chúng tôi giải thích về vấn đề công thức và quy ước dữ liệu được sư dụng để đào tạo các mạng này.
Chúng tôi cũng thảo luận về cách đào tạo mạng nơ-ron để phân loại nhiều lớp và cách thực hiện suy luận sau khi mạng được đào tạo.

0 comments on commit fec4e5d

Please sign in to comment.