Edit "backpropagation-calculus (vietnamese)" by @ngvutuan2811 (#320)

* Edit "backpropagation-calculus (vietnamese)" by @ngvutuan2811

* Edit "backpropagation-calculus (vietnamese)" by @ngvutuan2811

* Edit "backpropagation-calculus (vietnamese)" by @ngvutuan2811

2017/backpropagation-calculus/vietnamese/description.json

@@ -26,8 +26,8 @@
  },
  {
   "input": "This one is a bit more symbol-heavy, and that's actually the point.  The goal here is to represent in somewhat more formal terms the intuition for how backpropagation works in part 3 of the series, hopefully providing some connection between that video and other texts/code that you come across later.",
-  "translatedText": "Cái này nặng về biểu tượng hơn một chút và đó thực sự là vấn đề. Mục tiêu ở đây là thể hiện bằng những thuật ngữ trang trọng hơn một chút trực quan về cách hoạt động của lan truyền ngược trong phần 3 của loạt bài này, hy vọng cung cấp một số kết nối giữa video đó và các văn bản/mã khác mà bạn gặp sau này.",
-  "n_reviews": 0
+  "translatedText": "Cái này nặng về ký tự hơn một chút và đó thực sự là vấn đề. Mục tiêu ở đây là thể hiện bằng những số hạng trang trọng hơn một chút trực quan về cách hoạt động của lan truyền ngược trong phần 3 của loạt bài này, hy vọng cung cấp một số kết nối giữa video đó và các văn bản/mã khác mà bạn gặp sau này.",
+  "n_reviews": 1
  },
  {
   "input": "",
@@ -79,4 +79,4 @@
   "translatedText": "",
   "n_reviews": 0
  }
-]
+]

2017/backpropagation-calculus/vietnamese/sentence_translations.json

@@ -9,33 +9,33 @@
  },
  {
   "input": "Here we get a little more formal and dive into the relevant calculus.",
-  "translatedText": "Ở đây chúng ta trang trọng hơn một chút và đi sâu vào phép tính có liên quan.",
+  "translatedText": "Ở đây ta trang trọng hơn chút và đi sâu vào các phép giải tích liên quan.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 11.04,
   "end": 14.22
  },
  {
   "input": "It's normal for this to be at least a little confusing, so the mantra to regularly pause and ponder certainly applies as much here as anywhere else.",
-  "translatedText": "Việc điều này hơi khó hiểu một chút là điều bình thường, vì vậy câu thần chú thường xuyên tạm dừng và suy ngẫm chắc chắn được áp dụng nhiều ở đây cũng như bất kỳ nơi nào khác.",
+  "translatedText": "Điều này hơi chút khó hiểu là bình thường, vậy câu thần chú thường xuyên là tạm dừng và suy ngẫm chắc chắn được áp dụng nhiều ở đây cũng như bất kỳ nơi nào khác.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 14.82,
   "end": 21.4
  },
  {
   "input": "Our main goal is to show how people in machine learning commonly think about the chain rule from calculus in the context of networks, which has a different feel from how most introductory calculus courses approach the subject.",
-  "translatedText": "Mục tiêu chính của chúng tôi là cho thấy cách mọi người trong lĩnh vực học máy thường nghĩ về quy tắc dây chuyền từ phép tính trong bối cảnh mạng, điều này có cảm giác khác với cách hầu hết các khóa học tính toán cơ bản tiếp cận chủ đề.",
+  "translatedText": "Mục tiêu chính của chúng ta là cho thấy cách trong học máy người ta thường nghĩ thế nào về quy tắc dây chuyền từ giải tích trong bối cảnh mạng, điều này có cảm giác khác với cách hầu hết tiếp cận chủ đề của các khóa học giải tích cơ bản.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 21.94,
   "end": 33.64
  },
  {
   "input": "For those of you uncomfortable with the relevant calculus, I do have a whole series on the topic.",
-  "translatedText": "Đối với những người không thoải mái với phép tính liên quan, tôi có cả một loạt bài về chủ đề này.",
+  "translatedText": "Với những người không thoải mái khi liên quan giải tích, tôi có cả một loạt bài về chủ đề này.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 34.34,
   "end": 38.74
  },
@@ -49,17 +49,17 @@
  },
  {
   "input": "This network is determined by three weights and three biases, and our goal is to understand how sensitive the cost function is to these variables.",
-  "translatedText": "Mạng này được xác định bởi ba trọng số và ba độ lệch và mục tiêu của chúng tôi là hiểu mức độ nhạy cảm của hàm chi phí đối với các biến này.",
+  "translatedText": "Mạng này được xác định bởi ba trọng số và ba độ lệch và mục tiêu của chúng ta là hiểu mức độ nhạy cảm của hàm chi phí đối với các biến này.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 46.32,
   "end": 54.88
  },
  {
   "input": "That way we know which adjustments to those terms will cause the most efficient decrease to the cost function.",
-  "translatedText": "Bằng cách đó, chúng tôi biết những điều chỉnh nào đối với các điều khoản đó sẽ làm giảm hàm chi phí một cách hiệu quả nhất.",
+  "translatedText": "Với cách đó ta biết những điều chỉnh nào đối với các số hạng đó sẽ làm giảm hàm chi phí một cách hiệu quả nhất.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 55.42,
   "end": 60.82
  },
@@ -145,9 +145,9 @@
  },
  {
   "input": "This is a lot of terms, and a way you might conceptualize it is that the weight, previous action, and bias all together are used to compute z, which in turn lets us compute a, which finally, along with a constant y, lets us compute the cost.",
-  "translatedText": "Đây là rất nhiều thuật ngữ và bạn có thể khái niệm hóa nó bằng cách sử dụng trọng số, tác động trước đó và độ lệch để tính z, từ đó cho phép chúng ta tính a, cuối cùng, cùng với hằng số y, hãy chúng tôi tính toán chi phí.",
+  "translatedText": "Đây là rất nhiều số hạng và bạn có thể khái niệm hóa nó bằng cách sử dụng trọng số, tác động trước đó và độ lệch để tính z, từ đó cho phép chúng ta tính a, cuối cùng, cùng với hằng số y, cho chúng ta tính toán chi phí.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 130.38,
   "end": 145.48
  },
@@ -181,7 +181,7 @@
   "model": "google_nmt",
   "n_reviews": 0,
   "start": 161.72,
-  "end": 169.0
+  "end": 169
  },
  {
   "input": "Or phrase differently, what is the derivative of c with respect to wL?",
@@ -193,17 +193,17 @@
  },
  {
   "input": "When you see this del w term, think of it as meaning some tiny nudge to w, like a change by 0.01, and think of this del c term as meaning whatever the resulting nudge to the cost is.",
-  "translatedText": "Khi bạn nhìn thấy thuật ngữ del w này, hãy nghĩ nó có nghĩa là một sự dịch chuyển nhỏ nào đó tới w, chẳng hạn như sự thay đổi bằng 0.01, và coi thuật ngữ del c này có nghĩa là bất kể tác động lên chi phí là gì.",
+  "translatedText": "Khi bạn nhìn thấy số hạng del w này, hãy nghĩ nó có nghĩa là một sự dịch chuyển nhỏ nào đó tới w, chẳng hạn như sự thay đổi bằng 0.01, và coi số hạng del c này có nghĩa là bất kể tác động lên chi phí là gì.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 175.6,
   "end": 188.06
  },
  {
   "input": "What we want is their ratio.",
-  "translatedText": "Những gì chúng tôi muốn là tỷ lệ của họ.",
+  "translatedText": "Những gì chúng ta muốn là tỷ lệ của chúng.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 188.06,
   "end": 190.22
  },
@@ -225,9 +225,9 @@
  },
  {
   "input": "Likewise, you then consider the ratio of the change to AL to the tiny change in zL that caused it, as well as the ratio between the final nudge to c and this intermediate nudge to AL.",
-  "translatedText": "Tương tự như vậy, sau đó bạn xem xét tỷ lệ giữa sự thay đổi của AL với sự thay đổi nhỏ trong zL đã gây ra nó, cũng như tỷ lệ giữa cú hích cuối cùng với c và cú hích trung gian này với AL.",
+  "translatedText": "Tương tự như vậy, sau đó bạn xem xét tỷ lệ giữa sự thay đổi của AL với sự thay đổi nhỏ trong zL đã gây ra nó, cũng như tỷ lệ giữa tác động cuối cùng với c và tác động trung gian này với AL.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 213.2,
   "end": 224.66
  },
@@ -265,9 +265,9 @@
  },
  {
   "input": "The derivative of AL with respect to zL is just the derivative of our sigmoid function, or whatever nonlinearity you choose to use.",
-  "translatedText": "Đạo hàm của AL theo zL chỉ là đạo hàm của hàm sigmoid của chúng tôi hoặc bất kỳ tính phi tuyến nào mà bạn chọn sử dụng.",
+  "translatedText": "Đạo hàm của AL theo zL chỉ là đạo hàm của hàm sigmoid của chúng ta hoặc bất kỳ tính phi tuyến nào mà bạn chọn sử dụng.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 267.84,
   "end": 276.18
  },
@@ -329,9 +329,9 @@
  },
  {
   "input": "But even though that's just one of the many partial derivatives we need, it's more than 50% of the work.",
-  "translatedText": "Nhưng mặc dù đó chỉ là một trong nhiều đạo hàm riêng phần mà chúng ta cần, nhưng nó cũng chiếm hơn 50% công việc.",
+  "translatedText": "Nhưng dù đó chỉ là một trong nhiều đạo hàm riêng phần mà ta cần, nhưng nó cũng chiếm hơn 50% công việc.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 340.64,
   "end": 345.26
  },
@@ -377,9 +377,9 @@
  },
  {
   "input": "And again, even though we're not going to be able to directly influence that previous layer activation, it's helpful to keep track of, because now we can just keep iterating this same chain rule idea backwards to see how sensitive the cost function is to previous weights and previous biases.",
-  "translatedText": "Và một lần nữa, mặc dù chúng ta sẽ không thể ảnh hưởng trực tiếp đến việc kích hoạt lớp trước đó, nhưng việc theo dõi vẫn rất hữu ích vì bây giờ chúng ta có thể tiếp tục lặp lại ý tưởng quy tắc chuỗi tương tự này để xem hàm chi phí nhạy cảm như thế nào đối với trọng số trước đó và độ lệch trước đó.",
+  "translatedText": "Và lần nữa, dù chúng ta sẽ không thể gây ảnh hưởng trực tiếp đến việc kích hoạt lớp trước đó, nhưng việc theo dõi vẫn rất hữu ích vì bây giờ ta có thể tiếp tục lặp lại ý tưởng quy tắc dây chuyền tương tự này để xem cái cách mà hàm chi phí nhạy cảm đối với trọng số và độ lệch trước đó.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 386.64,
   "end": 402.44
  },
@@ -393,9 +393,9 @@
  },
  {
   "input": "But honestly, not that much changes when we give the layers multiple neurons, really it's just a few more indices to keep track of.",
-  "translatedText": "Nhưng thành thật mà nói, không có nhiều thay đổi khi chúng tôi cung cấp cho các lớp nhiều nơ-ron, thực sự đó chỉ là một vài chỉ số cần theo dõi.",
+  "translatedText": "Nhưng thành thật mà nói, không có nhiều thay đổi khi chúng ta cung cấp cho các lớp nhiều nơ-ron, thực sự đó chỉ là một vài chỉ số cần theo dõi.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 411.7,
   "end": 418.86
  },
@@ -473,9 +473,9 @@
  },
  {
   "input": "I'll leave it to you to pause and think about each of those terms if you want.",
-  "translatedText": "Tôi sẽ để bạn tạm dừng và suy nghĩ về từng điều khoản đó nếu bạn muốn.",
+  "translatedText": "Tôi sẽ để bạn tạm dừng và suy nghĩ về từng số hạng đó nếu bạn muốn.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 503.92,
   "end": 506.84
  },
@@ -537,18 +537,18 @@
  },
  {
   "input": "These chain rule expressions give you the derivatives that determine each component in the gradient that helps minimize the cost of the network by repeatedly stepping downhill.",
-  "translatedText": "Các biểu thức quy tắc chuỗi này cung cấp cho bạn các đạo hàm xác định từng thành phần trong gradient giúp giảm thiểu chi phí của mạng bằng cách liên tục giảm dần độ dốc.",
+  "translatedText": "Các biểu thức quy tắc dây chuyền này cung cấp cho bạn các đạo hàm xác định từng thành phần trong gradient giúp giảm thiểu chi phí của mạng bằng cách liên tục giảm dần độ dốc.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 563.3,
   "end": 573.3
  },
  {
   "input": "If you sit back and think about all that, this is a lot of layers of complexity to wrap your mind around, so don't worry if it takes time for your mind to digest it all.",
-  "translatedText": "Nếu bạn ngồi lại và suy nghĩ về tất cả những điều đó, thì đây là rất nhiều lớp phức tạp bao trùm tâm trí bạn, vì vậy đừng lo lắng nếu tâm trí bạn cần thời gian để tiêu hóa tất cả.",
+  "translatedText": "Nếu bạn ngồi lại và nghĩ về tất cả, thì đây là rất nhiều lớp phức tạp bao trùm tâm trí bạn, vì vậy đừng lo lắng nếu tâm trí bạn cần thời gian để tiêu hóa tất cả.",
   "model": "google_nmt",
-  "n_reviews": 0,
+  "n_reviews": 1,
   "start": 574.3,
   "end": 582.74
  }
-]
+]

2017/backpropagation-calculus/vietnamese/title.json

@@ -1,5 +1,5 @@
 {
  "input": "Backpropagation calculus | Chapter 4, Deep learning",
- "translatedText": "Phép tính lan truyền ngược | Chương 4, Học sâu",
- "n_reviews": 0
-}
+ "translatedText": "Lan truyền ngược với giải tích | Chương 4, Học sâu",
+ "n_reviews": 1
+}