✨Mạng thần kinh

Mạng thần kinh

Một mạng thần kinh là một mạng nơ-ron, hoặc theo khía cạnh hiện đại, là một mạng thần kinh nhân tạo, chứa các nơron nhân tạo hoặc các nút (node). Vì vậy một mạng thần kinh có thể xem là một mạch nơron, chứa các nơron sinh học thực tế, hoặc một mạng thần kinh nhân tạo, dùng để giải quyết các vấn đề (bài toán) ở lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI).

Các kết nối của nơron sinh học được mô hình hóa là các trọng lượng. Một trọng lượng dương (tích cực) phản ánh một kết nối kích thích (xúc động), trong các giá trị âm (tiêu cực) nghĩa là các kết nối ức chế (bị ngăn cản). Tất cả đầu vào được thay đổi bằng một giá trị trọng lượng và tính tổng. Hoạt động này được coi là một kết hợp tuyến tính. Cuối cùng, một hàm kích hoạt điều khiển biên độ của đầu ra. Ví dụ, một tập giá trị chấp nhận được ở đầu ra thường là từ 0 đến 1, đôi khi có thể là từ -1 đến 1.

Các mạng thần kinh có thể dùng cho mô hình hóa dự đoán, điều khiển đáp ứng và các ứng dụng mà có thể huấn luyện thông qua một tập dữ liệu. Việc tự học với kết quả từ kinh nghiệm có thể xảy ra bên trong các mạng, có thể rút ra kết luận từ một tập thông tin phức tạp và dường như không liên quan.

Lịch sử khái niệm mạng neural

Khái niệm mạng neural được bắt đầu vào cuối thập kỷ 1800 khi người ta cố gắng mô tả hoạt động của trí tuệ con người. Ý tưởng này bắt đầu được áp dụng cho các mô hình tính toán từ mạng Perceptron.

Đầu thập kỷ 1950 Friedrich Hayek là người đầu tiên khẳng định ý tưởng về trật tự tự phát trong não xuất phát từ các mạng phân tán gồm các đơn vị đơn giản (neural). Cuối thập kỷ 1940, Donnald Hebb đưa ra giả thuyết đầu tiên về một cơ chế thần kinh mềm dẻo (neural plasticity), Hebbian learning (???). Hebbian learning được coi là một quy tắc 'điển hình' của học không có giám sát. Nó (và các biến thể) là mô hình thời kỳ đầu của long term potentiation (tạo tiềm lực dài hạn).

Perceptron là một bộ phân loại tuyến tính dành cho việc phân loại dữ liệu $x \in R^n$ xác định bằng các tham số $w \in R^n, b \in R$ và một hàm đầu ra $f = w'x + b$ . Các tham số của nó được thích nghi với một quy tắc tùy biến (ad-hoc) tương tự với xuống dốc ngẫu nhiên (stochastic steepest gradient descent). Perceptron chỉ có thể phân loại hoàn hảo một tập dữ liệu mà các lớp khác nhau là phân tách tuyến tính (linearly separable) trong không gian đầu vào. Nó thường thất bại hoàn toàn đối với dữ liệu không chia tách được. Sự phát triển của thuật toán này ban đầu đã tạo ra một số hứng khởi, phần vì mối quan hệ của nó đối với các cơ chế sinh học. Sau này, phát hiện về điểm yếu này đã làm cho các mô hình Perceptron bị bỏ mặc cho đến khi các mô hình phi tuyến được đưa ra.

Cognitron (1975) là một mạng neural đa tầng thời kỳ đầu với một thuật toán huấn luyện. Các chiến lược thần kinh khác nhau sẽ khác nhau về cấu trúc thực sự của mạng và các phương pháp thiết lập trọng số cho các kết nối. Mỗi dạng có các ưu điểm và nhược điểm riêng. Mạng có thể lan truyền thông tin chỉ theo một hướng, hoặc thông tin có thể được đẩy đi đẩy lại cho đến khi tại một nút xuất hiện sự tự kích hoạt và mạng sẽ dừng tại một trạng thái kết thúc. Khả năng truyền dữ liệu hai chiều giữa các neural/nút còn được sử dụng trong mạng Hopfield (1982), và sự chuyên hóa các tầng nút này cho các mục đích cụ thể đã được đưa ra trong mạng neural lai (hybrid neural network) đầu tiên.

Giữa thập kỷ 1980, xử lý phân tán song song (parallel distributed processing) trở nên một chủ đề thu hút được nhiều quan tâm dưới cái tên connectionism.

Mạng truyền ngược (backpropagation) có lẽ đã là nguyên nhân chính của sự tái xuất của mạng neural từ khi công trình "Learning Internal Representations by Error Propagation" (học các biểu diễn bên trong bằng cách lan truyền lỗi) được xuất bản năm 1986. Mạng truyền ngược ban đầu sử dụng nhiều tầng, mỗi tầng gồm các đơn vị tổng-trọng-số có dạng $f = g(w'x + b)$ , trong đó $g$ là một hàm kích hoạt (activation function, có thể là sigmoid, ReLU, ...). Huấn luyện được thực hiện theo kiểu xuống dốc ngẫu nhiên. Việc sử dụng quy tắc tính nguyên hàm cho hàm hợp (chain rule) khi tính toán các thay đổi thích hợp cho các tham số dẫn đến một thuật toán có vẻ 'truyền ngược lỗi'. Đó là nguồn gốc của thuật ngữ truyền ngược. Tuy nhiên, về bản chất, đây chỉ là một dạng xuống dốc. Việc xác định các tham số tối ưu cho một mô hình thuộc dạng này không đơn giản, không thể dựa vào các phương pháp xuống dốc để có được lời giải tốt mà không cần một xuất phát điểm tốt. Ngày nay, các mạng có cùng kiến trúc với mạng truyền ngược được gọi là các mạng Perceptron đa tầng. Thuật ngữ này không hàm ý bất cứ giới hạn nào đối với loại thuật toán dùng cho việc học.

Mạng truyền ngược đã tạo ra nhiều hứng khởi và đã có nhiều tranh cãi về chuyện quy trình học đó có thể được thực hiện trong bộ não hay không. Một phần vì khi đó chưa tìm ra cơ chế truyền tín hiệu ngược. Nhưng lý do quan trọng nhất là chưa có một nguồn tín hiệu 'dạy' hay tín hiệu 'đích' đáng tin cậy.

Ngày nay, các nhà thần kinh học đã thành công trong việc tìm ra mối liên hệ giữa học tăng cường và hệ thống hưởng thưởng dopamine (dopamine system of reward). Tuy nhiên, vai trò của nó và các neuromodulator khác vẫn đang được nghiên cứu.

Mạng neural và Trí tuệ nhân tạo

Bài chính: Mạng neural nhân tạo

Nền tảng

Các mô hình mạng neural trong trí tuệ nhân tạo thường được gọi là các mạng neural nhân tạo; chúng thực chất là các mô hình toán học đơn giản định nghĩa một hàm $f: X \rightarrow Y$ . Từ mạng được sử dụng vì hàm này phân rã được thành các thành phần đơn giản hơn kết nối với nhau.

Một loại mô hình mạng neural cụ thể tương ứng với một lớp hàm như vậy. Khả năng học là điều thu hút nhiều quan tâm nhất tới mạng neural.

Cho trước một bài toán cụ thể để giải quyết, và một lớp các hàm $F$ , việc học có nghĩa là sử dụng một tập các quan sát để tìm hàm $f^* \in F$ giải được bài toán một cách tốt nhất.

Việc đó đòi hỏi định nghĩa một hàm chi phí $C: F \rightarrow \mathbb{R}$ sao cho, với lời giải tối ưu $f^$ , $C(f^$ ) \leq C(f) $\forall f \in F$ .

Đối với một hữu hạn các ràng buộc dạng $G_i(f) = 0, i = 1, 2, \ldots, N$ , ví dụ như hàm chi phí là một đa thức bậc $n$ hữu hạn nào đó, với ràng buộc là các hệ số bậc $n - k, 0 \leq k_0 \leq n$ 0 \leq n có giá trị tuyệt đối không đáng kể so với các hệ số còn lại, ta ký hiệu các hệ số này là $\theta$ {n - k}, ta có thể sử dụng ràng buộc dạng: $\theta_{n - k_0}^2$ , trong trường hợp này hàm chi phí có dạng:

C'(f) = C(f) +  \sum_{k=0}^{n_0} \beta_k \theta_{n - k}^2

Trong đó $\beta_k$ là một siêu tham số, hoặc cũng có thể hiểu là nhân tử Lagrange trong các bài toán tối ưu. Trong trường hợp tổng quát, có thể viết hàm chi phí dưới dạng:

C'(f) = C(f) +  \sum_{k=1}^{N} \beta_k G_k(f)

Hàm chi phí $C$ là một khái niệm quan trọng trong học máy, do nó là một phép đo khoảng cách tới lời giải tối ưu cho bài toán cần giải quyết. Các thuật toán học tìm kiếm trong không gian lời giải để được một hàm có chi phí nhỏ nhất có thể.

Các loại học

Có ba kiểu học chính, mỗi kiểu mẫu tương ứng với một nhiệm vụ học trừu tượng. Đó là học có giám sát, học không có giám sát và học tăng cường. Thông thường, loại kiến trúc mạng nào cũng có thể dùng được cho các nhiệm vụ trên.

Học có giám sát

Trong học có giám sát, ta được cho trước một tập ví dụ gồm các cặp $(x, y), x \in X, y \in Y$ và mục tiêu là tìm một hàm f (trong lớp các hàm được phép) khớp với các ví dụ. Nói cách khác, ta muốn tìm ánh xạ mà dữ liệu đầu vào đã hàm ý, với hàm chi phí đo độ không khớp giữa ánh xạ của ta và dữ liệu.

Học không có giám sát

Trong học không có giám sát, ta được cho trước một số dữ liệu $x$ , và hàm chi phí cần được cực tiểu hóa có thể là một hàm bất kỳ của dữ liệu $x$ và đầu ra của mạng, $f$ . Hàm chi phí được quyết định bởi phát biểu của bài toán. Phần lớn ứng dụng nằm trong vùng các bài toán ước lượng như mô hình hóa thống kê, nén, lọc (filtering), blind source seperation và phân mảnh (clustering).

Học tăng cường

Trong học tăng cường, dữ liệu $x$ thường không được cho trước mà được tạo ra trong quá trình một agent tương tác với môi trường. Tại mỗi thời điểm $t$ , agent thực hiện hành động $y_t$ và môi trường tạo một quan sát $x_t$ và một chi phí tức thời $c_t$ , theo một quy trình động nào đó (thường là không được biết). Mục tiêu là tìm một sách lược lựa chọn hành động để cực tiểu hóa một chi phí dài hạn nào đó, nghĩa là chi phí tích lũy mong đợi. Quy trình động của môi trường và chi phí dài hạn cho mỗi sách lược thường không được biết, nhưng có thể ước lượng được. Mạng neural nhân tạo thường được dùng trong học tăng cường như là một phần của thuật toán toàn cục. Các bài toán thường được giải quyết bằng học tăng cường là các bài toán điều khiển, trò chơi, và các nhiệm vụ quyết định tuần tự (sequential decision making) khác.

Các thuật toán học

Có nhiều thuật toán có thể dùng cho việc huấn luyện các mô hình mạng neural; hầu hết có thể được xem là áp dụng trực tiếp của lý thuyết tối ưu hóa và ước lượng thống kê

Phần lớn các thuật toán huấn luyện mạng neural sử dụng một kiểu xuống dốc (gradient descent - tiến dần tới cực tiểu địa phương) nào đó. Điều này được thực hiện bằng cách lấy đạo hàm của hàm chi phí theo các tham số của mạng và thay đổi các tham số đó theo một hướng được tính toán theo độ dốc (gradient-related direction) để tiến dần tới cực tiểu địa phương của hàm chi phí.

Các phương pháp thường dùng cho huấn luyện mạng neural là: phương pháp tiến hóa, giải thuật luyện kim (simulated annealing), expectation maximisation (cực đại hóa kỳ vọng) và các phương pháp không tham số (non-parametric methods). Xem thêm bài Học máy.

Các tính chất lý thuyết

Năng lực

Một số mô hình lý thuyết của mạng neural đã được phân tích để tính toán một số tính chất, chẳng hạn khả năng lưu trữ tối đa, độc lập với các thuật toán học. Nhiều kỹ thuật ban đầu được phát triển để nghiên cứu các hệ từ trường nhiễu (disordered magnetic systems (spin glasses)) đã được áp dụng thành công cho các kiến trúc mạng neural đơn giản, chẳng hạn mạng perceptron. Công trình nghiên cứu có ảnh hưởng lớn của E. Gardner và B. Derrida đã cho thấy nhiều tính chất thú vị về các perceptron với các trọng số có giá trị là số thực, trong khi nghiên cứu sau này của W. Krauth và M. Mezard đã mở rộng các nguyên lý này cho các trọng số có giá trị 0 hoặc 1.

Các loại mạng neural nhân tạo

Perceptron một lớp
Perceptron nhiều lớp
Mạng bán kính-tâm
Support vector machines
Committee machines
Bản đồ tự điều chỉnh
Máy thống kê

👁️ 3 | 🔗 | 💖 | ✨ | 🌍 | ⌚

💫 Mạng thần kinh hồi quy

**Mạng thần kinh hồi quy** (hay còn gọi là **mạng thần kinh/nơ-ron tái phát**, **mạng thần kinh tái phát**, tiếng Anh: **recurrent neural network**, viết tắt **RNN**) là một lớp của mạng thần kinh nhân

💫 Mạng thần kinh

Một **mạng thần kinh** là một mạng nơ-ron, hoặc theo khía cạnh hiện đại, là một mạng thần kinh nhân tạo, chứa các nơron nhân tạo hoặc các nút (node). Vì vậy một mạng thần

💫 Mạng thần kinh truyền thẳng

right|thumb|Trong một mạng truyền thẳng, thông tin luôn luôn di chuyển theo một hướng và không bao giờ theo hướng ngược lại. Trong hình là một mạng thần kinh truyền thẳng đơn giản, thông tin

💫 Mạng thần kinh tích chập

Trong học sâu, một **mạng thần kinh tích chập** (còn gọi là **mạng nơ-ron tích chập** hay ít phổ biến hơn là **mạng thần kinh/nơ-ron chuyển đổi**, tiếng Anh: **convolutional neural network**, viết tắt **CNN**

💫 Mạng thần kinh nhân tạo

Một mạng neural là một nhóm các nút nối với nhau, gần giống như mạng khổng lồ các [[nơ-ron|neural trong não người.]] **Mạng neural nhân tạo** hay thường gọi ngắn gọn là **mạng neural** (tiếng

💫 Mạng thần kinh đệ quy

Một **mạng thần kinh đệ quy** là một dạng mạng thần kinh học sâu được tạo ra bằng cách áp dụng cùng tập các trọng lượng đệ quy trên một đầu vào có cấu trúc,

💫 Mạch thần kinh

thumb|Giải phẫu một [[nơron đa cực. ]] **Mạch thần kinh** (hay còn gọi là **mạch nơ-ron**) là một quần thể/tập hợp các nơron kết nối với nhau bởi xynap để thực hiện một chức năng

💫 Khả biến thần kinh

nhỏ|Cơ chế khả biến thần kinh là cơ chế giúp thích nghi được với sự biến đổi của môi trường, là khả năng phục hồi và tái tạo, hay học một kỹ năng mới.|273x273px **Thích

💫 Khoa học thần kinh giấc ngủ

nhỏ|430x430px|BrdU (màu đỏ), thể hiện quá trình neurogenesis trong trung khu dưới hạt (SGZ) của vùng DG hồi hải mã. Hình ảnh minh họa này của Faiz và cộng sự, năm 2005. **Khoa học thần

💫 Mạng đối nghịch tạo sinh

**Mạng đối nghịch tạo sinh** (hay còn gọi là **mạng đối nghịch phát sinh**, tiếng Anh: **generative adversarial network** hay viết tắt **GAN**) là một lớp của khung (framework) học máy do Ian Goodfellow và

💫 Dropout (mạng nơ-ron)

**Dropout** (**Bỏ học**) là một kỹ thuật chính quy được cấp bằng sáng chế cho Google để giảm học vẹt (overfitting) trong các mạng thần kinh bằng cách ngăn chặn các thích nghi chỉnh phức

💫 Thần kinh học động vật

**Thần kinh học động vật** (_Neuroethology_) là phương pháp tiếp cận so sánh và tiến hóa để nghiên cứu hành vi của động vật cùng sự kiểm soát cơ học cơ bản của nó từ

💫 Hệ thần kinh

**Hệ thần kinh** là một hệ cơ quan phân hóa cao nhất trong cơ thể người, ở dưới dạng ống và mạng lưới đi khắp cơ thể, được cấu tạo bởi một loại mô chuyên

💫 Kinh tế thần kinh học

**Kinh tế thần kinh học** (kinh tế học não trạng) kết hợp thần kinh học, kinh tế học, tâm lý học để tìm hiểu bằng cách nào con người ra quyết định; xem xét vai

💫 Đám rối thần kinh cánh tay

**Đám rối thần kinh cánh tay** (gọi tắt là **Đám rối cánh tay**) là một mạng lưới được tạo bởi nhánh trước của bốn thần kinh sống cổ và một thần kinh sống ngực (C5,

💫 Tế bào thần kinh đệm

**Tế bào thần kinh đệm** (tiếng Anh: _Neuroglia_) cùng với neuron là bộ phận hợp thành của mô thần kinh. Những tế bào này thường có nhiều nhánh, đan chéo nhau tạo thành mạng lưới

💫 Đám rối thần kinh cổ

**Cervical plexus** (gọi tắt là **Đám rối cổ**) là một mạng lưới được tạo bởi nhánh trước của bốn thần kinh sống cổ đầu tiên (C1, C2, C3, C4). Các nhánh trước này liên kết

💫 Học sâu

**Học sâu** (tiếng Anh: **deep learning**, còn gọi là **học cấu trúc sâu**) là một phần trong một nhánh rộng hơn các phương pháp học máy dựa trên mạng thần kinh nhân tạo kết hợp

💫 Máy Boltzmann

thumb|alt=Một biểu đồ minh họa về ví dụ của máy Boltzmann.|Biểu đồ minh họa về một ví dụ của máy Boltzmann. Mỗi cạnh không có hướng đại diện cho sự phụ thuộc. Trong ví dụ

💫 Máy Boltzmann hạn chế

nhỏ|Sơ đồ của một máy Boltzmann hạn chế với ba đơn vị nhìn thấy và bốn đơn vị ẩn (không có đơn vị thiên vị) **Máy Boltzmann hạn chế** (**restricted Boltzmann machine**, hoặc **RBM**) là

💫 Trí tuệ nhân tạo tạo sinh

**Trí tuệ nhân tạo tạo sinh** hoặc **AI tạo sinh** là một loại hệ thống AI có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh hoặc các phương tiện truyền thông khác dựa trên các

💫 Hàm kích hoạt

thumb|Hàm kích hoạt logic Trong mạng neural nhân tạo, **hàm kích hoạt** của một nút định nghĩa đầu ra của nút đó được cho bởi một đầu vào hay tập đầu vào. Hiểu theo cách

💫 Bộ nhớ dài-ngắn hạn

thumb|Tế bào bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) có thể xử lý dữ liệu tuần tự và giữ trạng thái ẩn của nó theo thời gian. **Bộ nhớ dài-ngắn hạn** hay **Bộ nhớ ngắn-dài hạn** (tiếng

💫 Word2vec

**Word2vec** là một kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Thuật toán Word2vec sử dụng một mô hình mạng thần kinh để học các liên kết từ (sự liên quan của từ) từ một

💫 Tế bào thần kinh GnRH

**Tế bào thần kinh GnRH**, hoặc tế bào thần kinh tiết hormone giải phóng gonadotropin, là những tế bào trong não kiểm soát việc giải phóng hormone sinh sản từ tuyến yên. Các tế bào

💫 Động kinh

**Động kinh** là một chứng bệnh hệ thần kinh do xáo trộn lặp đi lặp lại của một số nơron trong vỏ não tạo nhiều triệu chứng rối loạn hệ thần kinh (các cơn động

💫 Triết học tinh thần

Một [[bản đồ não tướng học về bộ não người có từ năm 1894. Não tướng học là một trong những nỗ lực đầu tiên liên hệ những chức năng tinh thần với những phần

💫 Nhánh bụng thần kinh tủy sống

**Nhánh bụng thần kinh tủy sống** (hay **nhánh trước**, tiếng Anh: _Ventral ramus of spinal nerve_) chi phối phần phía trước của thân, đầu, cổ và các chi. Nhánh bụng có kích thước lớn hơn

💫 Liệt Dây Thần Kinh Số 7 – Nguy Hiểm Không Nên Xem Nhẹ

Liệt dây thần kinh số 7, hay còn gọi là liệt mặt, không chỉ ảnh hưởng đến thẩm mỹ khuôn mặt mà còn gây ra nhiều khó khăn trong sinh hoạt hàng ngày. Theo Tổ

💫 Liệt Dây Thần Kinh Số 7 – Nguy Hiểm Không Nên Xem Nhẹ

💫 Bộ tự mã hóa

**Bộ tự mã hóa** (tiếng Anh: **autoencoder**) là một dạng mạng thần kinh nhân tạo được dùng để học các mã hóa dữ liệu hiệu quả theo cách học không có giám sát. Mục tiêu

💫 Bản đồ tự tổ chức

**Bản đồ tự tổ chức** (tiếng Anh: **self-organizing map** (**SOM**) hay **self-organizing feature map** (**SOFM**) là một dạng mạng thần kinh nhân tạo (ANN) được huấn luyện sử dụng học không có giám sát để

💫 Mạng Hopfield

**Mạng Hopfield** là một dạng mạng nơ-ron nhân tạo học định kỳ do John Hopfield sáng chế. Mạng Hopfield đóng vai trò như các hệ thống bộ nhớ có thể đánh địa chỉ nội dung

💫 Transformer (mô hình học máy)

**Transformer** là một mô hình học sâu được giới thiệu năm 2017, được dùng chủ yếu ở lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính (CV). Giống như các

💫 IPO

**IPO** có thể là: * Phát hành lần đầu ra công chúng * Olympic Triết học Quốc tế Thể loại:Giải thuật tiến hóa Thể loại:Mạng thần kinh

💫 Waifu2x

**waifu2x** là một chương trình chia tỷ lệ và giảm nhiễu hình ảnh dành cho các họa phẩm theo phong cách anime và các loại ảnh khác. waifu2x được lấy cảm hứng từ trình xử

💫 Hàm sigmoid

thumb|right|[[Hàm Lôgit]] thumb|Biểu đồ của [[hàm lỗi]] **Hàm sigmoid** là một hàm số có dạng đường cong hình "S" hay còn gọi là ** đường cong sigmoid**. Một ví dụ phổ biến của một hàm

💫 Lịch sử tư tưởng kinh tế

**Lịch sử tư tưởng kinh tế** là lịch sử của các nhà tư tưởng và học thuyết kinh tế chính trị và kinh tế học từ thời cổ đại đến ngày nay. Lịch sử tư

💫 Kinh thành Huế

**Kinh thành Huế**, **cố cung Huế** hay **Thuận Hóa kinh thành** (chữ Hán: 順化京城) là một tòa thành ở cố đô Huế, nơi đóng đô của triều đại nhà Nguyễn trong suốt 143 năm từ

💫 Trí tuệ nhân tạo tổng quát

**Trí tuệ nhân tạo tổng quát** (**Artificial general intelligence**, hay **AGI**) là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) trong lý thuyết, nằm giữa cận dưới và cận trên của năng lực nhận thức con

💫 Mê cung địa thần

**_Mê cung địa thần_** (; ) là một bộ phim điện ảnh kinh dị kỳ ảo đen tối công chiếu năm 2006 do Guillermo del Toro làm đạo diễn kiêm viết kịch bản và đồng

💫 An ninh mạng

**An ninh mạng (cybersecurity), an ninh máy tính (computer security), bảo mật công nghệ thông tin (IT security)** là việc bảo vệ **hệ thống mạng máy tính** khỏi các hành vi trộm cắp hoặc làm

💫 Kinh (Đông y)

**Kinh** (經 - đường dọc, sợi thẳng) là đường chính đi thông mọi chỗ. **Lạc** (絡 - đan lưới, mạng) là những nhánh phân ra từ Kinh. Kinh Lạc làm thành một mạng lưới nối

💫 Đỗ Thị Tâm (nhà cách mạng)

**Đỗ Thị Tâm** (1903-1930) là một nữ chí sĩ cách mạng Việt Nam, đảng viên Việt Nam Quốc Dân Đảng. ## Thân thế Bà còn có tên là **Chuyên**, sinh năm 1903, nguyên quán ở

💫 Chải Thông Kinh Lạc 2 Mặt SILICON Mềm

Gía 1 chiếcChải thông kinh lạc giải độc, giảm đau nhức và trẻ hóa daChải thông kinh lạc giúp khí huyết lưu thông, thải độc hiệu quả. Nhờ đó cơ thể được “tập thể dục”

💫 Bệnh viện Tâm thần Trung ương 1

**Bệnh viện Tâm thần Trung ương 1** có tiền thân là Khu điều dưỡng thương – bệnh binh miền Nam tập kết ra Bắc, nằm tại xã Hòa Bình, huyện Thường Tín, thành phố Hà

💫 Kinh tế chính trị Marx-Lenin

Karl Marx, người sáng lập ra học thuyết kinh tế chính trị Marx - Lenin **Kinh tế chính trị Marx-Lenin** hay **kinh tế chính trị học Marx-Lenin** là một lý thuyết về kinh tế chính

💫 Vectơ từ

Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), **vectơ từ** (còn được gọi là **biểu diễn từ**, **nhúng từ**, hay **word embedding**) là một cách biểu diễn từ ngữ. Vectơ từ được sử dụng trong

💫 Lịch sử kinh tế Nhật Bản

**Lịch sử kinh tế Nhật Bản** được quan tâm nghiên cứu chính là vì sự phát triển kinh tế mạnh mẽ của nước này và bởi vì Nhật Bản là nền kinh tế quốc gia

💫 Khái quát về quản trị kinh doanh

Các phác thảo sau đây được cung cấp như là một cái nhìn tổng quan và hướng dẫn về quản lý: **Quản trị kinh doanh** – quản lý của một doanh nghiệp. Nó bao gồm