續上一篇LLM 和機器學習的介紹-Part 3,我們繼續討論一些數據模型(data models)
牛頓冷卻定律 Newton's Law of Cooling...
前一篇講了一些CNN的 kernel, Stride,padding與如何使用F.conv2d
本章要學習如何建構cnn的learner。
之前第四章有提到基本...
前言:今天會介紹優化器,以及使用前幾天提到的dropout(丟棄法)跟批次正規化繼續升級我們的神經網路
優化器(Optimizer)
優化器(Optimi...
前言
昨天我們只有大致帶過ResNet的整體架構,內容基本上都是聚焦在殘差(Residual)架構上,今天我們會重新看一次ResNet模型的整體架構,並且利用...
從前兩篇的介紹可以知道,Ray 基本上就是可以架設在 Kubernetes 上的分散式運算框架,所以我們要先準備好 Kubernetes 的環境,才能夠進行 R...
今天所要談 Propagation-Based 方法在 CNN 中的作用是透過計算梯度、反向傳播或不同層的特徵來量化每個像素或特徵對預測結果的影響。
從昨天的...