Bài viết rất chi tiết ! mình đang có ý định chuyển từ svn sang git ! đọc bài này thấy bổ ít quá, đỡ mất nhiều thời gian tìm hiểu trên google ! thank bạn
Em có thắc mắc là tự nhiên ở đâu xuất hiện năng lượng energy :"Sử dụng hàm softmax như là một cách để normalize đối với từng attention energy e_{ij}e
ij". Năng lượng đó là gì ạ?
Bài viết hay quá, mình cũng đang định học về chủ đề này. Cám ơn bạn đã chia sẻ nhé.
Nếu có time cũng mong bạn ghé qua blogs của mình.
https://chamdev.com/
Thanks bạn đã đọc bài của mình.
Về câu hỏi trên mình trả lời như sau : cái verbose mà được set trong hàm model.fit(....) hiểu đơn giản là hiển thị tiến trình (loss, acc) trong quá trình trainning trong mỗi epoch .
Cụ thể với verbose = 2 thì khi ta train sẽ nhận được :
THẢO LUẬN
Thanks, bro
Hi vọng bài viết giúp ích được cho bạn ^_^
Bài viết rất chi tiết ! mình đang có ý định chuyển từ svn sang git
! đọc bài này thấy bổ ít quá, đỡ mất nhiều thời gian tìm hiểu trên google
! thank bạn
m đã sửa text vs ảnh rồi đó. thanks bạn đã góp ý nhé.
thanks bạn. m bị nhầm đoạn đó. để mình sửa lại. Công nhận cái đồ thị nên vẽ ngược lại thì dễ hiểu hợn thật.
bạn cần tham khảo có thể check thằng Magento, mình chỉ biết nó lưu timezone theo user, xử lý ở trong như nào chưa check
Em có thắc mắc là tự nhiên ở đâu xuất hiện năng lượng energy :"Sử dụng hàm softmax như là một cách để normalize đối với từng attention energy e_{ij}e ij". Năng lượng đó là gì ạ?
Bài viết hay quá ạ ! Đúng trọng tâm, có ví dụ rõ ràng
Hay lắm ạ.......Thank anh
))
đối với html minify thì mình thấy đoạn code này ổn hơn cho action minify nè
cảm ơn bạn, mình sẽ ghé qua =))
Bài viết hay quá, mình cũng đang định học về chủ đề này. Cám ơn bạn đã chia sẻ nhé. Nếu có time cũng mong bạn ghé qua blogs của mình. https://chamdev.com/
đoạn này mình nghĩ Burn Rate < 0
Góp ý đoạn đồ thị nên vẽ ngược lại thì dễ hiểu hơn, vì phần âm thường sẽ biểu diễn phía dưới đường 0
Cảm ơn tác giả đã chia sẻ bài viết
Thanks bạn đã đọc bài của mình. Về câu hỏi trên mình trả lời như sau : cái verbose mà được set trong hàm model.fit(....) hiểu đơn giản là hiển thị tiến trình (loss, acc) trong quá trình trainning trong mỗi epoch .
Cụ thể với verbose = 2 thì khi ta train sẽ nhận được :
Khi verbose = 1 thì :
Khi verbose = 0 thì nó sẽ ko cho ra gì cả
Tks ad
cảm ơn bạn đã ủng hộ, mình sẽ cố gắng hoàn thành loạt bài này trong tháng này thôi
verbose nghĩa là gì vậy bác? Thấy đôi lúc set = 0, đôi lúc = 1
Cảm ơn anh. Hóng các phần sau quá ạ, đúng vấn đề mà em đang tìm hiểu.