[Khóa học tensorflow] Bài 5 – Xây dựng mô hình Neural Network

Mô tả bài toán và bộ dữ liệu MNIST

MNIST là bộ dữ liệu là các con số viết tay từ 0 đến 9. Bộ dữ liệu này bao gồm 60.000 mẫu cho huấn luyện và 10.000 mẫu để kiểm thử. Các mẫu dữ liệu trong bộ MNIST đã được chuẩn hóa về kích thước: căn chỉnh chính giữa dữ liệu, và mỗi mẫu sẽ là một ảnh có kích thước(shape) 28×28 pixel có nhãn là giá trị số của nó(0 đến 9).

[Khóa học tensorflow] Bài 4 – Xây dựng mô hình logistic regression

Sự khác nhau giữa linear model và logistic model

Có 3 sự khác nhau chính:

[Khóa học tensorflow] Bài 3 – Xây dựng mô hình linear regression

Xây dựng mô hình Linear regression sử dụng Tensorflow

Để các bạn dễ hình dung với bài toán, ta có thể xét bài toán thực tế như sau: Bạn có một tập dữ liệu thể hiện giá của căn hộ(y) và diện tích của căn hộ đó(x). Và công việc chúng ta cần làm là làm sao ta có thể dự đoán giá của một căn hộ bất kỳ khi biết diện tích của nó.

[Khóa học tensorflow] Bài 2 – Các toán tử cơ bản trong Tensorflow

Trong bài viết ngày hôm nay, mình sẽ trình bày về các toán tử trong Tensorflow, bao gồm các nội dung sau:

1. TensorBoard
2. Constant, Variable, Placeholder, Operations
3. Lazy loading

[Khóa học tensorflow] Bài 1 – Tổng quan về thư viện Tensorflow

Trong bài viết ngày hôm nay, mình sẽ trình bày tổng quan về thư viện Tensorflow, bao gồm các nội dung sau:

Giới thiệu tổng quan về Tensorflow
Graph và Session

[Khóa học tensorflow] Bài 0 – Giới thiệu về khóa học Tensorflow

Giới thiệu về tensorflow: Tensorflow là gì?

Tensorflow là một thư viện mã nguồn mở mạnh mẽ cho machine learning được phát triển bởi các nhà cứu của Google. Thư viên này có rất nhiều các hàm được xây dựng sẵn cho từng bài toán cho phép xây dựng nhiều mạng neural network khác nhau. Tensorflow cũng cho phép tính toán song song trên nhiều máy tính khác nhau, tất nhiên là cũng có thể trên nhiều CPU, GPU trong cùng một máy. Tensorflow cung cấp các api làm việc với Python, C++. Tại tutorial này, tôi sẽ sử dụng Python.