Tiêu đề: RNN và mô hình hoá ngôn ngữ Diễn giả: Đỗ Minh Hải Tóm tắt: Các câu từ trong một văn bản không được sắp xếp một cách ngẫu nhiên mà theo trình tự văn cảnh ngữ nghĩa nhất định nào đó. Nên việc biết trước ngữ cảnh trước đó có thể giúp ta hình dung được ngữ cảnh có thể xuất hiện tiếp theo. Ví dụ, nếu ta có đoạn “Đẹp trai thì lắm”, ta có thể dự đoán được từ tiếp theo có thể xuất hiện là “gái”, “tiền”, “trai”… Trong bài viết này, mình sẽ trình bày về lý thuyết cơ bản của mạng RNN - 1 mô hình mô phỏng sự phụ thuộc văn cảnh như vậy. Ngoài ra, mình cũng nói thêm về biến thể nổi tiếng của RNN là LSTM nhằm nâng cao hiệu quả tính toán của RNN.
Bonus: sẽ có 5 phút tổng quan về hội thảo JSAI 2018 vừa diễn ra ở Kagoshima tháng 6 vừa qua do 1 bạn đi thực tế về trình bày.