ĐẠO HÀM VÀ VI PHÂN TRONG TỐI ƯU HÓA HỌC MÁY: CƠ SỞ TOÁN HỌC CỦA GRADIENT DESCENT VÀ BACKPROPAGATION

Tóm tắt

Trong học máy, tối ưu hóa là quá trình quan trọng để đạt được hiệu suất cao nhất cho các mô hình. Hai công cụ then chốt trong quá trình này là đạo hàm và vi phân, giúp tính toán gradient và điều hướng tối ưu. Bài báo này tập trung vào vai trò của đạo hàm và vi phân trong Gradient Descent và Backpropagation – hai kỹ thuật quan trọng trong tối ưu hóa học máy.