Thuật toán K-means thuộc loại bài toán nào sau đây?

Pooling layer thường được sử dụng để giảm kích thước của đầu vào trong mạng nơ-ron. Các layer khác có chức năng khác: Activation layer áp dụng hàm kích hoạt, Dropout layer ngăn chặn overfitting, và Dense layer là fully connected layer.

Hàm Sigmoid thường được sử dụng trong các bài toán phân loại nhị phân vì nó cho ra giá trị trong khoảng (0, 1), có thể được hiểu là xác suất thuộc về một trong hai lớp. Các hàm Tanh, ReLU và Leaky ReLU ít được sử dụng trực tiếp cho đầu ra của bài toán phân loại nhị phân hơn (mặc dù có thể được sử dụng trong các lớp ẩn).

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.

Giải thích:

Trong các mạng nơ-ron nhân tạo, mỗi hàm activation có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Tuy nhiên, hàm ReLU (Rectified Linear Unit) hiện nay được sử dụng phổ biến nhất cho các lớp ẩn vì những lý do sau:

• Khắc phục vấn đề vanishing gradient: ReLU giúp giảm thiểu vấn đề vanishing gradient, một vấn đề lớn trong các mạng nơ-ron sâu, đặc biệt là khi sử dụng các hàm như sigmoid hoặc tanh. Gradient của ReLU là 1 cho các giá trị dương, giúp lan truyền gradient hiệu quả hơn qua các lớp.
• Tính toán hiệu quả: ReLU có phép tính đơn giản (max(0, x)), giúp giảm đáng kể chi phí tính toán so với các hàm phức tạp hơn như sigmoid hoặc tanh.
• Sự thưa thớt (Sparsity): ReLU tạo ra sự thưa thớt trong mạng nơ-ron bằng cách đưa các nơ-ron về trạng thái không hoạt động (output = 0) khi input âm. Điều này có thể giúp mạng học các đặc trưng quan trọng hơn và giảm overfitting.

Mặc dù sigmoid và tanh từng được sử dụng phổ biến, chúng dễ bị vanishing gradient hơn. Softmax thường được sử dụng cho lớp đầu ra trong các bài toán phân loại đa lớp.