[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_h%E1%BB%8Dc%20t%C4%83ng%20c%C6%B0%E1%BB%9Dng%20s%C3%A2u{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_học tăng cường sâu":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":17,"synonyms":10,"definition":18,"discipline":19,"references":20,"faqs":36,"createUser":46,"publishUser":50,"keywords":54,"keywordCount":65,"enrichTopicLink":66,"status":67,"createTime":68,"updateTime":69,"publishTime":70,"linkEnrichedTime":71,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":72,"relateTopics":73},"học tăng cường sâu","Học tăng cường sâu là gì? Khái niệm, cơ chế và ứng dụng","Học tăng cường sâu (deep reinforcement learning) là phương pháp trí tuệ nhân tạo tích hợp mạng nơ-ron sâu với học tăng cường, cho phép các tác tử tự độn...","\u003Cp>\u003Cstrong>Học tăng cường sâu\u003C\u002Fstrong> (\u003Cem>Deep reinforcement learning - DRL\u003C\u002Fem>) là một phân ngành mũi nhọn của trí tuệ nhân tạo kết hợp các nguyên lý ra quyết định tuần tự của học tăng cường (reinforcement learning) với năng lực biểu diễn và trích xuất đặc trưng phi tuyến mạnh mẽ của mạng nơ-ron sâu (deep neural networks), cho phép các tác tử thông minh tự học chính sách hành động tối ưu trong không gian quan sát nhiều chiều và phức tạp.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Cơ sở toán học: Tiến trình Quyết định Markov (MDP)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nền tảng toán học của mọi bài toán {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%8Dc%20t%C4%83ng%20c%C6%B0%E1%BB%9Dng%22%7D}} là Tiến trình Quyết định Markov (Markov Decision Process - MDP), được định nghĩa bởi bộ 5 tham số toán học \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">(S, A, P, R, \\gamma)\u003C\u002Fscript>:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">S\u003C\u002Fscript>: Không gian trạng thái (State space), biểu diễn toàn bộ các trạng thái môi trường mà tác tử có thể quan sát.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">A\u003C\u002Fscript>: Không gian hành động (Action space), tập hợp mọi hành động tác tử có thể thực hiện.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">P(s' | s, a)\u003C\u002Fscript>: Xác suất chuyển trạng thái, xác suất môi trường chuyển từ trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">s\u003C\u002Fscript> sang trạng thái mới \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">s'\u003C\u002Fscript> khi thực thi hành động \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">a\u003C\u002Fscript>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">R(s, a, s')\u003C\u002Fscript>: Hàm phần thưởng skalar tức thời nhận được sau bước chuyển đổi.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\gamma \\in [0, 1)\u003C\u002Fscript>: Hệ số chiết khấu tương lai (discount factor), phản ánh mức độ ưu tiên giữa phần thưởng nhận ngay trước mắt so với phần thưởng tích lũy lâu dài trong tương lai.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Mục tiêu tối thượng của tác tử là tìm ra một chính sách hành động \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\pi(a|s)\u003C\u002Fscript> ({{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20ph%E1%BB%91i%20x%C3%A1c%20su%E1%BA%A5t%22%7D}} chọn hành động \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">a\u003C\u002Fscript> khi ở trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">s\u003C\u002Fscript>) nhằm {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%E1%BB%91i%20%C4%91a%20h%C3%B3a%22%7D}} kỳ vọng tổng phần thưởng chiết khấu tích lũy qua thời gian:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">G_t = \\sum_{k=0}^{\\infty} \\gamma^k R_{t+k+1}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phương trình Bellman và các hàm giá trị tối ưu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Lý thuyết học tăng cường vận hành xoay quanh hai hàm giá trị cốt lõi thỏa mãn phương trình đệ quy Bellman:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cstrong>1. Hàm giá trị trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">V^\\pi(s)\u003C\u002Fscript>:\u003C\u002Fstrong> Đo lường kỳ vọng lợi ích tích lũy khi bắt đầu từ trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">s\u003C\u002Fscript> và tuân theo chính sách \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\pi\u003C\u002Fscript>:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">V^\\pi(s) = \\mathbb{E}_\\pi \\left[ R_{t+1} + \\gamma V^\\pi(S_{t+1}) \\mid S_t = s \\right]\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cstrong>2. Hàm giá trị hành động \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">Q^\\pi(s, a)\u003C\u002Fscript>:\u003C\u002Fstrong> Đo lường kỳ vọng lợi ích khi thực hiện hành động \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">a\u003C\u002Fscript> tại trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">s\u003C\u002Fscript>, sau đó tuân thủ chính sách \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\pi\u003C\u002Fscript>:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">Q^\\pi(s, a) = \\mathbb{E}_\\pi \\left[ R_{t+1} + \\gamma \\sum_{a'} \\pi(a'|S_{t+1}) Q^\\pi(S_{t+1}, a') \\mid S_t = s, A_t = a \\right]\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Chính sách tối ưu \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\pi^*\u003C\u002Fscript> thỏa mãn phương trình tối ưu Bellman cho hàm Q-value: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">Q^*(s, a) = R(s, a) + \\gamma \\max_{a'} Q^*(s', a')\u003C\u002Fscript>.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các họ thuật toán học tăng cường sâu chủ đạo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Sự kết hợp giữa học sâu và học tăng cường sinh ra ba dòng kiến trúc thuật toán chính:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>1. Thuật toán dựa trên giá trị (Value-Based Methods - DQN):\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\nMạng Deep Q-Network (DQN do DeepMind giới thiệu năm 2015) sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) {{topic|%7B%22topic%22%3A%22tham%20s%E1%BB%91%20h%C3%B3a%22%7D}} bởi trọng số \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\theta\u003C\u002Fscript> để xấp xỉ hàm giá trị \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">Q(s, a; \\theta) \\approx Q^*(s, a)\u003C\u002Fscript>. Để khắc phục hiện tượng mất ổn định và phân kỳ khi huấn luyện phi tuyến, DQN đưa vào hai đột phá kỹ thuật cốt lõi:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cem>Bộ nhớ đệm trải nghiệm (Experience Replay Buffer):\u003C\u002Fem> Lưu trữ các bộ chuyển trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">(s_t, a_t, r_t, s_{t+1})\u003C\u002Fscript> vào bộ nhớ và lấy mẫu ngẫu nhiên từng mẻ (mini-batch) để huấn luyện, phá vỡ mối tương quan chuỗi thời gian giữa các mẫu liên tiếp.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cem>Mạng mục tiêu độc lập (Target Network):\u003C\u002Fem> Sử dụng một mạng nơ-ron riêng biệt với trọng số \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\theta^-\u003C\u002Fscript> được cập nhật chậm định kỳ để tính toán giá trị mục tiêu Bellman, loại bỏ hiện tượng 'đuổi theo mục tiêu di động' gây bất ổn định gradient.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nCác biến thể nâng cao tiếp theo gồm Double DQN (giảm đánh giá quá cao Q-value), Dueling DQN (tách biệt giá trị trạng thái và hàm ưu thế Advantage) và Rainbow DQN (tổng hợp 6 cải tiến kỹ thuật đồng thời).\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>2. Thuật toán Gradient Chính sách (Policy Gradient Methods):\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\nThay vì ước lượng giá trị Q, các phương pháp này tham số hóa trực tiếp chính sách \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\pi_\\theta(a|s)\u003C\u002Fscript> và tối ưu hóa {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%C3%A0m%20m%E1%BB%A5c%20ti%C3%AAu%22%7D}} lợi nhuận \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">J(\\theta)\u003C\u002Fscript> bằng phương pháp tăng độ dốc (Gradient Ascent). Định lý Gradient Chính sách (Policy Gradient Theorem) khẳng định gradient được tính theo biểu thức:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\nabla_\\theta J(\\theta) = \\mathbb{E}_{\\pi_\\theta} \\left[ \\nabla_\\theta \\log \\pi_\\theta(a|s) Q^{\\pi_\\theta}(s, a) \\right]\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>3. Thuật toán Diễn viên - Phê bình (Actor-Critic Framework - A2C, PPO, SAC):\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\nKết hợp hài hòa ưu thế của cả hai trường phái: mạng Actor học chính sách hành động \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\pi(a|s)\u003C\u002Fscript>, trong khi mạng Critic học hàm đánh giá \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">V(s)\u003C\u002Fscript> hoặc \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">Q(s, a)\u003C\u002Fscript> để cung cấp phản hồi ít phương sai cho Actor. Các thuật toán nổi bật nhất hiện nay bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cem>PPO (Proximal Policy Optimization):\u003C\u002Fem> Sử dụng cơ chế cắt xén hàm mục tiêu tỷ lệ (clipped surrogate objective) để hạn chế mỗi bước cập nhật chính sách không lệch quá xa khỏi chính sách cũ, mang lại độ ổn định cao vượt trội và trở thành thuật toán tiêu chuẩn trong tinh chỉnh {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20ng%C3%B4n%20ng%E1%BB%AF%20l%E1%BB%9Bn%22%7D}} (RLHF).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cem>SAC (Soft Actor-Critic):\u003C\u002Fem> Tích hợp tối đa hóa entropy vào hàm mục tiêu (\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">R + \\alpha \\mathcal{H}(\\pi)\u003C\u002Fscript>), khuyến khích tác tử chủ động thăm dò không gian hành động liên tục, chống mắc kẹt vào các cực trị địa phương.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Học tăng cường dựa trên mô hình (Model-Based DRL)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Khác với các phương pháp không mô hình (model-free) đòi hỏi hàng triệu tương tác thực nghiệm với môi trường, các thuật toán học tăng cường dựa trên mô hình (Model-Based DRL) hướng tới xây dựng một mô hình nội tại (world model) về động học của môi trường:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thuật toán MuZero và AlphaZero:\u003C\u002Fstrong> Tích hợp mạng nơ-ron sâu với thuật toán tìm kiếm cây Monte Carlo (MCTS). MuZero có {{topic|%7B%22topic%22%3A%22kh%E1%BA%A3%20n%C4%83ng%20t%E1%BB%B1%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}} {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20%C4%91%E1%BB%99ng%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}} ẩn của môi trường mà không cần biết trước luật chơi, đạt thành tích siêu đẳng trên cờ vua, cờ vây và toàn bộ 57 trò chơi Atari.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình thế giới mơ tưởng (Dreamer \u002F World Models):\u003C\u002Fstrong> Tác tử huấn luyện một mô hình chuyển trạng thái ẩn trong không gian tiềm ẩn (latent dynamics model), sau đó tự diễn tập và tối ưu hóa chính sách hành động hoàn toàn trong 'giấc mơ' tưởng tượng mà không cần chạm vào môi trường thực, giúp tăng hiệu quả sử dụng mẫu (sample efficiency) lên gấp hàng trăm lần.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Cân bằng Thăm dò và Khai thác (Exploration vs Exploitation)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Một trong những thách thức cốt lõi nhất của DRL là sự đánh đổi giữa việc khai thác (sử dụng những hành động đã biết mang lại điểm số cao) và thăm dò (thử nghiệm các hành động mới mẻ chưa từng khám phá để tìm giải pháp tối ưu hơn):\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Chiến lược \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\epsilon\u003C\u002Fscript>-greedy: Chọn hành động ngẫu nhiên với xác suất \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\epsilon\u003C\u002Fscript> (giảm dần theo thời gian) và hành động tốt nhất với xác suất \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">1-\\epsilon\u003C\u002Fscript>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thăm dò dựa trên sự tò mò nội tại (Curiosity-driven exploration): Thưởng thêm cho tác tử khi nó khám phá ra các trạng thái có độ bất định cao mà mạng nơ-ron chưa dự đoán chính xác được động học chuyển trạng thái.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thăm dò theo phân phối tham số (Noisy Nets): Thêm nhiễu ngẫu nhiên có thể học được trực tiếp vào các trọng số của mạng nơ-ron thay vì thêm nhiễu vào không gian hành động.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng thực tiễn đột phá\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Học tăng cường sâu đã tạo nên những cột mốc lịch sử mang tính bước ngoặt trong khoa học công nghệ:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Chinh phục các trò chơi đối kháng phức tạp:\u003C\u002Fstrong> AlphaGo và AlphaZero đánh bại các kỳ thủ cờ vây hàng đầu thế giới; OpenAI Five và AlphaStar làm chủ các trò chơi chiến thuật thời gian thực phức tạp (Dota 2, StarCraft II).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Điều khiển robot và phương tiện tự hành:\u003C\u002Fstrong> Huấn luyện các cánh tay robot công nghiệp khéo léo lắp ráp linh kiện, điều khiển robot 4 chân di chuyển qua {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%8Ba%20h%C3%ACnh%20ph%E1%BB%A9c%20t%E1%BA%A1p%22%7D}}, và lập kế hoạch quỹ đạo cho xe tự lái.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tinh chỉnh Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs):\u003C\u002Fstrong> Kỹ thuật RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) sử dụng PPO để căn chỉnh hành vi của các mô hình ngôn ngữ lớn theo phản hồi đánh giá của con người, đảm bảo tính hữu ích, an toàn và trung thực.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Khoa học vật liệu và sinh học tính toán:\u003C\u002Fstrong> AlphaFold ứng dụng nguyên lý tối ưu hóa trong việc giải mã {{topic|%7B%22topic%22%3A%22c%E1%BA%A5u%20tr%C3%BAc%20kh%C3%B4ng%20gian%22%7D}} 3D của hàng trăm triệu protein, mở đường cho cuộc cách mạng thiết kế thuốc chữa bệnh mới.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>","Deep reinforcement learning (DRL)","Học tăng cường sâu (deep reinforcement learning) là phương pháp trí tuệ nhân tạo tích hợp mạng nơ-ron sâu với học tăng cường, cho phép các tác tử tự động học chính sách hành động tối ưu trong không gian trạng thái phức tạp thông qua phần thưởng phản hồi.","ENGINEERING_TECHNOLOGY",[21,28,32],{"citationText":22,"title":23,"authors":24,"source":25,"year":26,"doi":27,"url":10},"Xiao (2023). Environment and Policy. Reinforcement Learning: Discrete-Time Markov Decision Process. doi:10.1007\u002F978-981-99-3740-0_2","Environment and Policy","Xiao","Reinforcement Learning: Discrete-Time Markov Decision Process",2023,"10.1007\u002F978-981-99-3740-0_2",{"citationText":29,"title":30,"authors":24,"source":25,"year":26,"doi":31,"url":10},"Xiao (2023). Partial Order of Policy and Policy Improvement. Reinforcement Learning: Discrete-Time Markov Decision Process. doi:10.1007\u002F978-981-99-3740-0_7","Partial Order of Policy and Policy Improvement","10.1007\u002F978-981-99-3740-0_7",{"citationText":33,"title":34,"authors":24,"source":25,"year":26,"doi":35,"url":10},"Xiao (2023). Equivalence between Visitation Frequency and Policy. Reinforcement Learning: Discrete-Time Markov Decision Process. doi:10.1007\u002F978-981-99-3740-0_10","Equivalence between Visitation Frequency and Policy","10.1007\u002F978-981-99-3740-0_10",[37,40,43],{"question":38,"answer":39},"Khung toán học nền tảng của bài toán học tăng cường sâu là gì?","Bài toán học tăng cường sâu được mô hình hóa toán học dựa trên Tiến trình Quyết định Markov (Markov Decision Process - MDP), bao gồm tập trạng thái (S), tập hành động (A), hàm xác suất chuyển trạng thái (P), hàm phần thưởng (R) và hệ số chiết khấu (gamma).",{"question":41,"answer":42},"Hai nhóm thuật toán học tăng cường sâu chính là gì?","Hai nhóm chính là: Thuật toán dựa trên giá trị (Value-based như DQN, học hàm giá trị hành động Q) và Thuật toán gradient chính sách (Policy gradient \u002F Actor-Critic như PPO, A3C, SAC, tối ưu hóa trực tiếp hàm chính sách).",{"question":44,"answer":45},"Học tăng cường sâu đang đạt được những thành tựu đột phá nào trong thực tế?","DRL đã tạo nên các bước tiến vượt bậc trong việc đánh bại con người ở các trò chơi phức tạp (AlphaGo, Dota 2), điều khiển cánh tay robot chính xác, tối ưu hóa hệ thống giao thông tự hành và điều chỉnh cấu trúc phân tử trong thiết kế thuốc.",{"id":47,"researcherId":10,"name":48,"imageUrl":49},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":51,"researcherId":10,"name":52,"imageUrl":53},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",[55,56,57,58,59,60,61,62,63,64],"học tăng cường","phân phối xác suất","tối đa hóa","tham số hóa","hàm mục tiêu","mô hình ngôn ngữ lớn","khả năng tự học","mô hình động học","địa hình phức tạp","cấu trúc không gian",10,true,"PUBLISHED","2025-07-13T02:20:15.714+00:00","2026-09-11T03:08:17.457+00:00","2025-07-16T04:26:33.632+00:00","2026-09-11T03:08:16.912+00:00",353,[74,77,80,83,86,89,92,95,105,108],{"id":75,"title":76,"term":75,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"bộ lọc kalman","Bộ lọc kalman là gì? Các nghiên cứu khoa học về Bộ lọc kalman",{"id":78,"title":79,"term":78,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"giải thuật di truyền","Giải thuật di truyền là gì? Các công bố khoa học về Giải thuật di truyền",{"id":81,"title":82,"term":81,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"vector chuyển gen","Vector chuyển gen là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":84,"title":85,"term":84,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"reading comprehension","Reading comprehension là gì? Các công bố khoa học về Reading comprehension",{"id":87,"title":88,"term":87,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"hoạt tính enzyme","Hoạt tính enzyme là gì? Các bài nghiên cứu khoa học",{"id":90,"title":91,"term":90,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"hoá chất cảm ứng","Hoá chất cảm ứng là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":93,"title":94,"term":93,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"học máy nâng cao","Học máy nâng cao là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":96,"title":97,"term":96,"englishTitle":98,"definition":99,"discipline":100,"disciplineCode":101,"disciplineLabel":102,"disciplineColor":103,"disciplineIcon":104},"cấu trúc phân tử","Cấu trúc phân tử là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","molecular structure","Cấu trúc phân tử (molecular structure) là sự sắp xếp hình học ba chiều trong không gian của các nguyên tử cấu thành nên phân tử và các liên kết hóa học liên kết chúng lại với nhau.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":106,"title":107,"term":106,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"hàm tương quan","Hàm tương quan là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":109,"title":110,"term":109,"englishTitle":109,"definition":111,"discipline":100,"disciplineCode":101,"disciplineLabel":102,"disciplineColor":103,"disciplineIcon":104},"entropy","Entropy là gì? Từ nhiệt động lực học đến học máy","Entropy là đại lượng vật lý và toán học trung tâm biểu thị mức độ hỗn loạn, độ bất định hoặc lượng thông tin cần thiết để mô tả trạng thái của một hệ thống vật lý, thống kê hoặc mô hình tính toán."]