累計文章數 20,348篇
參賽組數 1087組
團隊組數 052隊
完賽人數 572 人
前言 我們緊接著切入 RNN 為架構的編碼器-解碼器。 在seq2seq之前 RNN Encoder-Decoder 在 Google 正式提出 seq2seq...
前言 今天的內容依舊為訓練翻譯 seq2seq 神經網絡的歷程( training process )。 機器學習的兩大階段-訓練(training)與推論(...
完賽心得 轉眼間就過了 30 天啦,第一次參賽有夠菜沒想到還能迎來這一天。要堅持每天發文真的很考驗意志力 (也大大考驗了我的 PPT 作圖技術哈哈哈),期間還經...
Day 28 - AWS Lambda 結合 Dynamodb 有了 DynamoDB 可以存儲資料,接著需要透過適當的方法去存取 DynamoDB ,於是 A...
在 Day2 提到什麼是用於生產的機械學習 ML in Production ,今天來談用於生產的機械學習所遇到的挑戰,主要挑戰包含: 要是整合性的機械學習系...
上一篇我們的基因體時代-AI, Data和生物資訊 Day20-註釋基因資訊的BED檔案格式和bedtools上一篇主要先介紹一下BED檔案格式和bedtool...