THE CS NOTE

Trải nghiệm Tháp Hà Nội Kéo thả đĩa hoặc chạm vào các nút bên dưới để di chuyển. Bạn phải chuyển toàn bộ đĩa sang cột ngoài cùng bên phải (Cột 3) mà không đặt đĩa to lên đĩa nhỏ. Cột 1 Cột 2 Cột 3 Điều khiển & Chế độ Số lượng đĩa 4 Tốc độ máy giải ↪ Undo ↻ Chơi lại 🤖 Máy tự giải Thống kê ván chơi Nước đã đi 0 Thời gian 00:00 Tối thiểu cần 15 Kỷ lục của bạn - Lịch sử và Nguồn gốc Truyền thuyết Bài toán Tháp Hà Nội (hay Tháp Brahma) là một trò chơi xếp hình toán học kinh điển được giới thiệu lần đầu vào năm 1883 bởi nhà toán học người Pháp Édouard L...

Bài toán phân tích cảm xúc (sentiment analysis) là một bài toán NLP nhằm xác định thái độ hoặc cảm xúc được thể hiện trong văn bản. Ví dụ, từ một đánh giá như “Điện thoại đẹp, chạy nhanh nhưng pin hơi yếu”, hệ thống có thể nhận biết rằng người dùng có cả nhận xét tích cực và tiêu cực. Điểm thú vị của bài toán nằm ở khoảng cách giữa cách con người hiểu ngôn ngữ và cách máy tính xử lý dữ liệu. Một hệ thống phân tích cảm xúc cần biến văn bản tự nhiên thành dữ liệu có cấu trúc, học được các mẫu ngôn ngữ từ dữ liệu huấn luyện và đưa ra dự đoán hợp lý trên những câu chưa từng gặp. 1. Bài toán phân tích cảm xúc bắt đầu từ đâu? Hãy tưởng tượng một cửa hàng trực tuyến có hàng nghìn đánh giá mỗi ngày. Con người có thể đọc từng đánh giá để biết khách hàng hài lòng hay không, nhưng việc này nhanh chóng trở nên tốn thời gian khi dữ liệu tăng lên. NLP có thể biến bài toán đó thành một bài toán phân loại. Với mỗi văn bản, hệ thống nhận vào một chuỗi ký...

Tách từ tiếng Việt là bài toán xác định ranh giới giữa các từ trong một chuỗi văn bản. Khó khăn nằm ở chỗ khoảng trắng trong tiếng Việt thường phân cách các âm tiết , nhưng một từ hoàn chỉnh có thể gồm nhiều âm tiết như “sinh viên” , “đại học” , “công nghệ” hay “tự nhiên” . Tách từ đúng giúp các hệ thống NLP dựa trên từ biểu diễn văn bản hợp lý hơn, đặc biệt trong tìm kiếm, TF-IDF, phân loại văn bản, gán nhãn từ loại và một số mô hình ngôn ngữ tiếng Việt. Tuy nhiên, với các Transformer sử dụng tokenizer dưới mức từ như subword hoặc SentencePiece, tách từ thủ công không phải lúc nào cũng là bước bắt buộc . Việc có cần tách từ trước hay không phụ thuộc vào mô hình và pipeline cụ thể. Tóm tắt nội dung Khoảng trắng trong tiếng Việt không phải lúc nào cũng là ranh giới từ ; nhiều từ gồm hai hoặc nhiều âm tiết. Word segmentation và tokenization có liên quan nhưng không hoàn toàn đồng nghĩa. Ba hướng chính gồm dựa trên từ điển, mô hình thống kê và mô hình học sâu . Tron...

Kolmogorov-Arnold Network (KAN) mở ra một hướng khác với MLP truyền thống: thay vì chỉ học các trọng số vô hướng trên mỗi kết nối, KAN có thể học những hàm phi tuyến một biến trên các cạnh . Khi đưa ý tưởng này vào kiến trúc encoder-decoder như U-Net, ta có thể sử dụng convolution để giữ cấu trúc không gian của ảnh MRI và dùng KAN để thực hiện các phép biến đổi phi tuyến mạnh hơn trên representation trung gian. Một bài toán phù hợp để nghiên cứu hướng này là phân đoạn u thần kinh đệm trên BraTS 2020 . Dataset cung cấp MRI đa mô thức và yêu cầu xác định các vùng Whole Tumor (WT), Tumor Core (TC) và Enhancing Tumor (ET). Đây là bài toán 3D có sự mất cân bằng voxel lớn, hình dạng khối u rất đa dạng và ranh giới giữa các mô bệnh lý không đơn giản. Lưu ý học thuật quan trọng: U-KAN gốc được công bố cho nhiều benchmark phân đoạn ảnh y tế nhưng không báo cáo kết quả BraTS 2020. Một công trình sau đó đã mở rộng U-KAN sang 3D MRI brain tumor segmentation , nhưng đánh giá trên BraTS 2...

Kolmogorov-Arnold Network (KAN) là một kiến trúc mạng nơ-ron trong đó mỗi cạnh không chỉ chứa một trọng số vô hướng mà mang một hàm một biến có thể học được . Đây là khác biệt cốt lõi so với Multi-Layer Perceptron (MLP), nơi các cạnh chủ yếu thực hiện phép nhân với trọng số còn hàm kích hoạt thường được áp dụng tại các node. KAN được lấy cảm hứng từ định lý biểu diễn Kolmogorov-Arnold và đặc biệt đáng chú ý trong các bài toán xấp xỉ hàm, mô hình hóa khoa học và symbolic regression. Tuy nhiên, KAN không nên được hiểu là kiến trúc đã thay thế MLP trong mọi bài toán Deep Learning; khả năng biểu diễn, chi phí tính toán và mức độ phù hợp của hai kiến trúc khác nhau theo từng nhiệm vụ. Tóm tắt nội dung MLP học chủ yếu trọng số trên các cạnh , còn KAN đặt hàm một biến học được trên từng cạnh . Một KAN layer cộng kết quả của nhiều hàm cạnh để tạo activation của node tiếp theo. KAN gốc sử dụng B-spline để tham số hóa các hàm phi tuyến trên cạnh. KAN có lợi thế đáng chú ý về trực...