Skip to content

Latest commit

 

History

History
255 lines (230 loc) · 12.8 KB

ACKNOWLEDGEMENT.md

File metadata and controls

255 lines (230 loc) · 12.8 KB

LỜI CẢM ƠN

Bạn thân mến,

Sau dự án dịch thuật cuốn sách Machine Learning Yeaning được Cộng đồng đón nhận và ủng hộ, chúng tôi đã bắt tay ngay sau đó để thực hiện cuốn sách Dive into Deep Learning mà bạn đang đọc. Sau hơn 10 tháng làm việc liên tục, nhóm Dịch thuật Machine Learning cơ bản chúng tôi vui mừng thông báo rằng dự án đã hoàn thành về mặt nội dung. Trong quá trình thực hiện, chúng tôi đã nhận được rất nhiều sự giúp đỡ, sự ủng hộ cùng với sự tư vấn từ Cộng đồng; bằng sự trân trọng sâu sắc, chúng tôi mong muốn gửi lời cảm ơn và tri ân đến những người đã đóng góp vào dự án này dù ít hay nhiều.

Chúng tôi hy vọng rằng cuốn sách này sẽ hữu ích với người học và được sử dụng rộng rãi trong trường Đại học và những cộng đồng quan tâm. Ở dưới đây, chúng tôi xin được liệt kê chi tiết những đóng góp theo từng nội dung.

Nhóm chương mở đầu

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Lời nói đầu Vũ Hữu Tiệp, Sẩm Thế Hải, Ngô Thế Anh Khoa, Trần Thị Hồng Hạnh Lê Khắc Hồng Phúc, Hoàng Trọng Tuấn, Nguyễn Ngọc Thướng, Phạm Chí Thành, Vũ Đình Quyền Đoàn Võ Duy Thanh, Lê Khắc Hồng Phúc #50, #51, #53, #93, #96, #116, #351, #352, #353, #354, #355, #356, #3107
Cài đặt Phạm Hồng Vinh, Sẩm Thế Hải, Đoàn Võ Duy Thanh Lê Khắc Hồng Phúc, Nguyễn Ngọc Thướng, Vũ Hữu Tiệp Vũ Hữu Tiệp #108, #109, #125, #348, #2381, #3108
Ký hiệu Vũ Hữu Tiệp Lê Khắc Hồng Phúc, Phạm Hồng Vinh Đoàn Võ Duy Thanh #365, #3112
Giới thiệu

Chương Sơ bộ

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Thao tác với Dữ liệu
Tiền Xử lý Dữ liệu
Đại số Tuyến tính
Giải tích
Tính vi phân Tự động
Xác suất
Tài liệu

Chương Mạng nơ-ron Tuyến tính

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Hồi quy Tuyến tính
Lập trình Hồi quy Tuyến tính từ đầu
Cách lập trình Súc tích Hồi quy Tuyến tính
Hồi quy Softmax
Bộ dữ liệu Phân loại Ảnh (Fashion-MNIST)
Lập trình Hồi quy Sofmax từ đầu
Cách lập trình Súc tích Hồi quy Softmax

Chương Perceptron Đa tầng

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Perceptron Đa tầng
Lập trình Perceptron Đa tầng từ đầu
Cách lập trình Súc tích Perceptron Đa tầng
Lựa chọn Mô hình, Dưới khớp và Quá khớp
Suy giảm Trọng số
Dropout
Lan truyền Xuôi, Lan truyền Ngược và Đồ thị Tính toán
Sự ổn định Số học và Sự khởi tạo
Cân nhắc tới Môi trường
Dự đoán Giá Nhà trên Kaggle

Chương Tính toán Học sâu

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Tầng và Khối
Quản lý Tham số
Khởi tạo trễ
Các tầng Tuỳ chỉnh
Đọc/Ghi tệp
GPU

Chương Mạng nơ-ron Tích chập

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Từ Tầng dày đặc đến Phép Tích chập
Phép tích chập cho Ảnh
Đệm và Sải bước
Đa kênh Đầu vào và ra
Gộp
Mạng Nơ-ron Tích chập (LeNet)

Chương Mạng nơ-ron Tích chập Hiện đại

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Mạng Nơ-ron Tích Chập sâu (AlexNet)
Mạng sử dụng Khối (VGG)
Mạng trong Mạng (NiN)
Mạng ghép song song (GoogLeNet)
Chuẩn hóa theo Batch
Mạng Phần dư (ResNet)
Mạng Tích chập Kết nối Dày đặc (DenseNet)

Chương Mạng nơ-ron Hồi tiếp

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Mô hình chuỗi
Tiền Xử lý Dữ liệu Văn bản
Mô hình Ngôn ngữ và Tập dữ liệu
Mạng nơ-ron Hồi tiếp
Lập trình Mạng nơ-ron Hồi tiếp từ đầu
Cách lập trình Súc tích Mạng nơ-ron Hồi tiếp
Lan truyền Ngược qua Thời gian

Chương Mạng Hồi tiếp Hiện đại

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Nút Hồi tiếp có Cổng (GRU)
Bộ nhớ Ngắn hạn Dài (LSTM)
Mạng nơ-ron Hồi tiếp sâu
Mạng Nơ-ron Hồi tiếp Hai chiều
Dịch Máy và Tập dữ liệu
Kiến trúc Mã hóa - Giải mã
Chuỗi sang Chuỗi
Tìm kiếm Chùm

Chương Cơ chế Tập trung

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Cơ chế Tập trung
Chuỗi sang Chuỗi áp dụng Cơ chế Tập trung
Kiến trúc Transformer

Chương Thuật toán Tối ưu

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Tối ưu và Học sâu
Tính lồi
Hạ Gradient
Hạ Gradient Ngẫu nhiên
Hạ Gradient Ngẫu nhiên theo Minibatch
Động lượng
Adagrad
RMSProp
Adadelta
Adam
Định thời Tốc độ Học

Chương Hiệu năng Tính toán

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Trình biên dịch và Trình thông dịch
Tính toán Bất đồng bộ
Song song hóa Tự động
Phần cứng
Huấn luyện đa GPU
Cách lập trình Súc tích đa GPU
Tham số Máy chủ

Chương Thị giác Máy tính

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Tăng cường Ảnh
Tinh chỉnh
Phát hiện Vật thể và Khoanh vùng Đối tượng (Khung chứa)
Khung neo
Phát hiện Vật thể Đa tỉ lệ
Tập dữ liệu Phát hiện Đối tượng
Phát hiện Nhiều khung trong Một lần Thực hiện (SSD)
CNN theo Vùng (R-CNNs)
Phân vùng theo Ngữ nghĩa và Tập dữ liệu
Tích chập Chuyển vị
Mạng Tích chập Đầy đủ (FCN)
Truyền tải Phong cách Nơ-ron
Phân loại Ảnh (CIFAR-10) trên Kaggle
Nhận diện Giống Chó (ImageNet Dogs) trên Kaggle

Chương Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên: Tiền Huấn luyện

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Embedding Từ (word2vec)
Huấn luyện gần đúng
Dữ liệu cho Tiền Huấn luyện Embbeding Từ
Tiền huấn luyện word2vec
Embedding từ với Vector Toàn cục (GloVe)
Embedding từ con
Tìm kiếm các từ Đồng nghĩa và các Loại suy
Biểu diễn Mã hóa hai chiều từ Transformer (BERT)
Tập dữ liệu để tiền huấn luyện BERT
Tiền Huấn luyện BERT

Chương Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên: Ứng dụng

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Tác vụ Phân tích Cảm xúc và Bộ Dữ liệu
Phân tích Cảm xúc: Sử dụng Mạng Nơ-ron Hồi tiếp
Phân tích Cảm xúc: Sử dụng Mạng Nơ-ron Tích Chập
Suy luận Ngôn ngữ Tự nhiên và tập Dữ liệu
Suy diễn Ngôn ngữ Tự nhiên: Sử dụng Cơ chế Tập trung
Tinh chỉnh BERT cho các Ứng dụng Cấp Chuỗi và Cấp Token
Suy luận Ngôn ngữ Tự nhiên: Tinh chỉnh BERT

Chương Hệ thống Gợi ý

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Sơ lược về Hệ thống Gợi ý
Tập dữ liệu MovieLens
Phân rã Ma trận
AutoRec: Dự đoán Đánh giá với Bộ tự mã hóa
Cá nhân hóa Xếp hạng trong Hệ thống Gợi ý
Lọc Cộng tác Nơ-ron cho Cá nhân hóa Xếp hạng
Hệ thống Gợi ý có Nhận thức về Chuỗi
Hệ thống Gợi ý Phong phú Đặc trưng
Máy Phân rã Ma trận
Máy Phân rã Ma trận Sâu

Chương Mạng Đối sinh

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Mạng Đối sinh
Mạng Đối sinh Tích chập Sâu

Phụ lục: Toán học cho Học Sâu

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Các phép toán Hình học và Đại số Tuyến tính
Phân tích trị riêng
Giải tích một biến
Giải tích Nhiều biến
Giải tích Tích phân
Biến Ngẫu nhiên
Hợp lý Cực đại
Các Phân phối Xác suất
Bộ phân loại Naive Bayes
Thống kê
Lý thuyết Thông tin

Phụ lục: Công cụ cho Học Sâu

Tên nội dung Người dịch Nhóm phản biện Hiệu đính Những PR liên quan
Giới thiệu
Sử dụng Jupyter
Sử dụng Amazon SageMaker
Sử dụng AWS EC2 Instances
Sử dụng Google Colab
Lựa chọn Máy chủ & GPU
Đóng góp cho Quyển sách
Tài liệu API của d2l

Các đóng góp khác

Tên đóng góp Người đóng góp Những PR liên quan