Chủ đề: #'Regression'

Từ Linear/Logistic Regression Đến Softmax Regression Và Ý Nghĩa Thật Sự Của Các Thành Phần Bên Trong Nó (Phần 2)

      Ở đây mình sẽ không chứng minh hàm Sigmoid hay hàm Softmax. Chúng ta sẽ chỉ xem xét các tính chất đặc trưng của các hàm này. Trước khi nói về hàm Softmax thì mình sẽ nói về hàm Sigmoid trước. Hàm Sigmoid có những tính chất quan trọng sau (hình 11, hình 12): Hình 11 – Tính chất 1

Từ Linear/Logistic Regression Đến Softmax Regression Và Ý Nghĩa Thật Sự Của Các Thành Phần Bên Trong (Phần 1)

Hôm nay mình xin giới thiệu về Series bài học về Deep Learning. Trong Series này, mình sẽ bắt đầu từ các viên gạch tạo nên Deep Learning như Logistic Regression, Softmax Regression, cho đến các mô hình đang được sử dụng rộng rãi như bây giờ là Transformer hay các Large Language Model,. . Đồng thời mình cũng xin nói trước là bài viết sẽ thiên về cách giải thích các công thức, các khái niệm không phải một cách quá toán học, mà sẽ thông qua các ví dụ, các cách giải thích có thể hơi ví von một xíu.   Trước khi giới thiệu về Softmax Regression, chúng ta cần lưu ý lại một vài điểm chính của mô hình Linear Regression: Hình 1 - Linear Regression