Trong mạng nơ-ron, hàm activation function nào thường được sử dụng để xử lý các vấn đề phân loại nhị phân?

Overfitting occurs when a model learns the training data too well, resulting in good performance on the training data but poor performance on new data. To reduce overfitting, we can apply the following measures:

- Add more training data: The more data, the more opportunity the model has to learn more general features rather than just memorizing the existing training data.
- Use regularization techniques: Such as L1, L2 regularization, dropout, and early stopping.
- Reduce model complexity: By reducing the number of parameters, layers, or neurons in the neural network.
- Use a large batch size: Using a larger batch size can help reduce noise during training, which can help the model generalize better and reduce overfitting.

Analysis of the options:

- A. Use a large batch size: Correct. A large batch size tends to reduce overfitting compared to a small batch size.
- B. Use a small learning rate: A small learning rate mainly affects the learning speed and does not directly reduce overfitting. It can help the model converge better but does not address the root cause of overfitting.
- C. Add more training data: Correct. Adding more training data helps the model learn more general features and reduces overfitting.
- D. Increase the number of epochs: Increasing the number of epochs can increase overfitting if there are no other control measures, as the model will have more opportunities to memorize the training data.

Since both A and C are correct, but the question only asks for one answer. In this case, C is often considered one of the most basic and effective approaches to reducing overfitting. However, in the context of the options given, using a large batch size is also a valid method for minimizing overfitting. Therefore, both A and C can be considered correct.

However, based on experience and practical implementation, adding more training data (C) is often a more effective solution than just adjusting the batch size (A). Therefore, option C is somewhat "stronger" in solving overfitting.

Therefore, both A and C could be correct answers. However, C is the more appropriate choice.

LSTM (Long Short-Term Memory) là một loại mạng nơ-ron hồi quy (RNN) được thiết kế để giải quyết vấn đề biến mất gradient (vanishing gradient) trong quá trình huấn luyện các chuỗi dài. Đặc điểm chính của LSTM là khả năng ghi nhớ thông tin dài hạn nhờ vào cơ chế cổng (gates) cho phép mạng học cách lưu trữ, truy xuất và quên thông tin một cách chọn lọc. Do đó, đáp án B là chính xác. Các đáp án khác không phải là đặc điểm nổi bật nhất của LSTM so với các kiến trúc RNN khác.
- A: RNN thông thường cũng có khả năng hiểu thông tin ngắn hạn.
- C: LSTM có thể xử lý chuỗi có độ dài biến đổi, nhưng đây không phải là đặc điểm *chính* so với các RNN khác.
- D: LSTM có thể giúp giảm overfitting trong một số trường hợp, nhưng đây không phải là đặc điểm cốt lõi của nó so với các RNN khác, đặc biệt là khi so sánh với các kỹ thuật regularization khác.

Câu hỏi yêu cầu chuẩn hóa dữ liệu sao cho mỗi đặc trưng (feature) có giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1. Điều này thường được thực hiện bằng cách trừ giá trị trung bình của đặc trưng đó khỏi mỗi giá trị trong đặc trưng, sau đó chia cho độ lệch chuẩn của đặc trưng đó.

* `x.mean(axis=0)` tính giá trị trung bình của từng đặc trưng (tức là theo cột).
* `x.std(axis=0)` tính độ lệch chuẩn của từng đặc trưng.

Vậy, phương án C là phương án đúng vì nó trừ giá trị trung bình của mỗi đặc trưng (tính theo cột) khỏi mỗi giá trị trong đặc trưng đó, sau đó chia cho độ lệch chuẩn của đặc trưng đó.

Các phương án khác không đúng vì:

* Phương án A và B chia cho giá trị trung bình và độ lệch chuẩn, thay vì trừ giá trị trung bình trước khi chia cho độ lệch chuẩn.
* Phương án A và D sử dụng `axis=1`, tức là tính giá trị trung bình theo hàng (theo samples) chứ không phải theo cột (theo features), điều này là không đúng với yêu cầu của bài toán.