2012年,Alex Krizhesky 和 Geoff Hinton 提出的 AlexNet 在 ImageNet 的圖像分類競賽中以巨大優勢贏得冠軍,使 C...
電腦視覺(Computer Vision)一直是我非常著迷的領域,旨在模仿人類視覺系統,作為賦予機器人智能行為的助力,在1966年夏季,MIT AI LAB 成...
Recurrent Neural Network(RNN)是神經網絡的一種,常應用在處理時間、空間序列上有強關聯的訊息,尤其在 NLP (Natural Lan...
在上一篇前言提到 AlexNet 是一個歷史分水嶺,這是由於在 AlexNet 之前,Deep Learning 已經沈寂很久,而在2012年的 ImageNe...
[魔法陣系列] Convolutional Neural Network(CNN)之術式解析 中提到 CNN 由下列所組成: Convolution Oper...
[魔法陣系列] Recurrent Neural Network(RNN)之術式解析 中介紹了: Simple RNN LSTM GRU 本篇文章要帶各位見...
要介紹 Attention 機制,就不能錯過這篇經典:Google 在 NIPS2017 上發表的論文《Attention Is All You Need》。本...
今天來談談深度學習跟傳統機器學習的比較,主要從 Data、計算資源、特徵萃取 等三個方向進行討論。 深度學習(Deep Learning)的成功主要是基於大量可...
在上篇 [魔法小報] 深度學習 vs. 傳統機器學習的文末稍微提到可以用 AutoEncoder 做降維(Dimension Reduction),於是乎,本篇...
基於教學性,本文選擇實作 Denoising AE,基於 Keras 官方提供的 tutorial 來做演練。 Denoising AE 是一種學習對圖片去噪(...