Thành phố Cuồng loạn

NanoGPT là một thư viện mã nguồn mở do Andrej Karpathy phát triển nhằm mục đích giáo dục, hiện thực hóa kiến trúc GPT-2 một cách đơn giản và dễ hiểu nhất. Toàn bộ mã nguồn được cô đọng trong vài tệp tin chính, giúp người học dễ dàng nắm bắt luồng xử lý từ khâu tiền xử lý dữ liệu đến quá trình huấn luyện. Để phù hợp với tài nguyên phần cứng thôn ...

Giới thiệu về Mô hình RAM Mô hình RAM (Recognize Anything Model) của nhóm沈向洋 (Shen Xiangyang) gần đây đã gây bão trong cộng đồng học máy. Với khả năng "nhận diện mọi thứ" và hiệu suất vượt trội trong các tác vụ Zero-Shot, nhiều người hâm mộ học máy như tôi đã muốn thử nghiệm lại kết quả nghiên cứu. Tuy nhiên, việc cài đặt môi trường từ mã ng ...

Việc xây dựng một mô hình học sâu đơn giản như mạng perceptron đa tầng (MLP) trên tập dữ liệu MNIST là bước nền tảng giúp người mới làm quen với luồng xử lý trong PyTorch: từ tải dữ liệu, thiết kế kiến trúc, huấn luyện đến đánh giá. Dưới đây là triển khai tối ưu hóa, rõ ràng và dễ mở rộng — không phụ thuộc vào các hướng dẫn ngoài, chỉ sử dụng t ...

Một trong những rào cản lớn nhất khi khám phá các mô hình thị giác AI hiện đại không phải là độ phức tạp của thuật toán, mà là chi phí thiết lập môi trường thực thi — đặc biệt với các mô hình yêu cầu CUDA, PyTorch phiên bản tương thích, và bộ nhớ GPU tối thiểu 12 GB. Giải pháp hiệu quả nhất hiện nay là sử dụng máy ảo đám mây đã được cấu hình s ...

Tổng Quan Về Mô Hình Mô hình Text-RNN (Recurrent Neural Network) là một lựa chọn phổ biến trong bài toán phân lớp văn bản. Trong ngữ cảnh hệ thống hỏi đáp (Question Answering), nhiệm vụ chính là dự đoán ý định (intent) của người dùng dựa trên câu lệnh nhập vào. Sử dụng mạng lưới thần kinh hồi tiếp có khả năng nắm bắt được thông tin ngữ cảnh và ...

Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu cần điều chỉnh mô hình nhận diện đối tượng chung để phù hợp với lĩnh vực cụ thể nhưng không muốn mất nhiều thời gian trong việc thiết lập môi trường, bài viết này dành cho bạn. Chúng tôi sẽ giới thiệu cách sử dụng môi trường học sâu đã được cấu hình sẵn để khởi chạy nhanh chóng nhiệm vụ tối ưu hóa mô hình nhậ ...

Phân tích Kiến trúc Transformer 1. Tổng quan về Kiến trúc Transformer Transformer là mô hình học sâu dựa trên cơ chế attention, không phụ thuộc vào các cấu trúc tuần tự như RNN hay CNN. Nó được thiết kế cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như dịch máy, sinh văn bản và xây dựng mô hình ngôn ngữ tiền huấn luyện — sau đó có thể tinh ch ...

BiFPN Thêm lớp bifpn vào common.py BiFPN (Bi-directional Feature Pyramid Network) là một kiến trúc mạng kim tự tháp đặc trưng được sử dụng cho các nhiệm vụ phát hiện mục tiêu. Trong các thuật toán phát hiện mục tiêu truyền thống, thường sử dụng FPN (Feature Pyramid Network) để trích xuất các đặc trưng ở nhiều tỷ lệ khác nhau. FPN đạt được điều ...

Chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng PyTorch kết hợp với TensorBoard để trực quan hóa kết quả hoạt động của mạng nơ-ron. Trong bài hướng dẫn này, chúng ta sẽ làm việc với bộ dữ liệu Fashion-MNIST và thực hiện các bước sau: Đọc dữ liệu và áp dụng các phép biến đổi phù hợp. Thiết lập TensorBoard. Ghi thông tin vào TensorBoard. Kiểm tra cấu trúc mô ...

Vai trò của Bộ nhớ trong Mô hình Khi giải quyết các bài toán điều khiển tiêu chuẩn như cân bằng thanh trên xe đẩy (CartPole), thông tin trạng thái tại thời điểm hiện tại thường đủ để dự đoán hành động tiếp theo, tuân theo giả định Markov bậc nhất. Tuy nhiên, đối với nhiều môi trường phức tạp hơn hoặc trong điều kiện quan sát không đầy đủ (Parti ...