MÔ PHỎNG CÁCH AI HỌC

▸ Sinh dữ liệu huấn luyện (hash tất định)…
▸ Khởi tạo tham số mô hình ngẫu nhiên
▸ Nạp hàm mất mát (MSE · cross-entropy)
▸ Bật hạ gradient: θ ← θ − lr·∇loss
▸ Hiệu chuẩn tốc độ học & vòng epoch…
▸ Sẵn sàng — Trực tuyến. ✅
0%
⌂ Tư duy & Máy

Phòng mô phỏng Cách AI học

How Machines Learn · Gradient Descent
Trực tuyến
loss ↓ · epoch · lr
Đồng hồ mất mát
📉 Loss đang giảm
Mất mát (loss)
Epoch
Độ khớp / chính xác
Tốc độ học (lr)
Tham số θ
Đang xem
Ghi chú
Máy học bằng cách dò tham số sao cho dự đoán sát dữ liệu thật: đo sai số bằng hàm mất mát, rồi đi ngược dốc gradient từng epoch để hạ loss. Đây là phần HUẤN LUYỆN/tối ưu — khác phòng Mạng nơ-ron (kiến trúc & suy luận).
Chọn "Kịch bản" (hồi quy · phân loại · hạ gradient · lr cao/thấp · quá khớp) · bấm khái niệm để xem chi tiết · xem đường LOSS dưới đi xuống
Trình duyệt chưa bật canvas.
Đường mất mát theo epoch (đi xuống = học được) train lossvalidation