python

Tìm hiểu thuật toán tối ưu hóa Adabelief Optimizer
Hi các bạn, lại là mình đây, hôm nay mình sẽ cùng các bạn tìm hiểu thuật toán tối ưu hóa AdaBelief. Thuật toán này được sử dụng để thay cho thuật toán Adam optimizer mà các bạn hiện đang xài để huấn luyện mô hình Deep learning. Nào, chúng ta cùng bắt đầu tìm hiểu nhé.

Reinforcement Learning và tictactoe
Trong khi trong các phương pháp lý thuyết trò chơi nói chung, ví dụ thuật toán min-max, thuật toán luôn giả định chúng ta có một đối thủ hoàn hảo, công việc phải thực hiện là tối đa hóa phần thưởng của mình và giảm thiểu phần thưởng của đối thủ ( tối đa hóa điểm của mình và tối thiểu hóa điểm của đối thủ), trong học củng cố, chúng ta không cần giả định đối thủ của chúng ta là 1 thiên tài xuất chúng, nhưng chung ta vẫn thu được mô hình với kết quả rất tốt.

Xây dựng game xếp gạch bằng opencv và python
Xếp gạch là một trong những game được các bạn thế hệ 8x, 9x đời đầu phá đảo. Bây giờ chúng ta thử code lại nó với opencv và Python nhé. (optional)

Ngưỡng (thresholding) trong opencv
Khi làm việc với opencv, chúng ta bắt gặp rất nhiều thuật toán cần phải xét ngưỡng. Vậy giá trị ngưỡng là gì. Ở bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu và làm rõ nội dung trên nhé

Simhash
Thuật toán Simhash

Các hàm hash có sẵn trong python
Trong bài viết này, mình sẽ đề cập đến các thuật toán hash có sẵn trong python

Lựa chọn siêu tham số cho mô hình LSTM đơn giản sử dụng Keras
Khi bạn làm thực tế LSTM, rất khó để xác định số lượng node ẩn, số lớp của mô hình. Trong bài này, mình sẽ trình bày một công thức để giúp các bạn đỡ phải băng khoăn khi lựa chọn tham số.

Giảm bộ nhớ sử dụng trong python
Python là ngôn ngữ kịch bản được phát triển kể từ năm 1991. Ở một số thực nghiệm, ta thấy rằng python "ăn" rất nhiều RAM. Ở bài viết này, chúng ta sẽ phân tích sâu hơn về vì sao python lại ăn ram và cách khắc phục.

5 mẹo hay sử dụng python
Python là ngôn ngữ kịch bản được phát triển kể từ năm 1991. Và đến tận ngày nay, nó là một trong những ngôn ngữ được yêu thích nhất của các lập trình viên trên toàn thế giới. Ở bài viết này, chúng ta sẽ đề cập 5 mẹo hay chúng ta cần biết để làm việc hiệu quả hơn với python.