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2023-12-02

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【Day 11】機器學習的訓練過程 - Part 3. 最佳化與學習率

零、前言在上一篇中，我們從一些數學方法中，了解到一些基礎的 Loss Function ，如 BCE 與 CCE 是如何定義的，並且知道可以透過 Softma...

2023-11-30

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【Day 10】機器學習的訓練過程 - Part 2. 定義損失函數

零、前言在上一篇中講到 Model 形成的概念，便是透過模擬人類神經元的 Perceptron感應器而初步建立的 Layers 組合就成為 Model，我們也...

2023-11-29

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2023-11-29

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2023-11-22

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[D30+7] GPT-4V 的創新應用 - 影像管理以及生成的可能應用

此為《GPT-4V 微軟評測報告》第九章實測下篇前言本文是 GPT-4V 微軟評測報告第九章的第二篇分享，我們深入探討了可用於影像管理與影像生成的眾多應...

2023-11-18

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零、前言在上一篇文章中，我們介紹了 Sequential 和 Functional 模型的用法和 API 架構。這兩種方法雖然簡單易上手，但在資料量增加時，可...

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