2023 iThome 鐵人賽
帶我們前進的 是想證明自己的力量
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AI & Data
Day 11
2023-09-26
678
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深度學習概念和應用（PyTorch） 系列
DAY11 損失函數、梯度下降
所謂模型訓練的損失是指預測和實際的差異，也就是統計上的殘差。在機器學習中損失函數其實有很多種，有我們常見的均方誤差(mean squared error) 交叉...
hlareinay
AI & Data
Day 4
2023-09-19
678
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關於我從基礎程設轉職到人工智慧入門 系列
[DAY4] Python基礎程式入門 (三)
今天的內容主要介紹的是列表List、元組Tuple以及字典Dictionary和集合Set，學會這些東西將會對於資料整理、爬蟲、數據分析等等許多領域都會有很多幫...
泉韵
團隊 每件事都壓死線的大家真的可以完賽嗎？
AI & Data
Day 6
2023-09-06
678
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深入探索AI模型 系列
【Day 06】 RNN(循環式神經網路Recurrent Neural Network)
RNN的特別之處在於它用在時間序列上的機器學習，也就是它不僅僅考慮當下情況去做預測，還會考慮過去的情形進行下一階段預測的考量，可以用在像是股票預測、天氣預測、N...
mingchang
AI & Data
Day 21
2023-10-06
677
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電腦眼中的人臉--論近代人類都用電腦視覺技術在人臉上做了什麼 系列
[第二十一夜] 人眼視線 (Eye Gaze)--如何收集資料
前言 歡迎回到我們的 30 天人臉技術探索之旅！我們已經知道要建立深度學習系統時一般來說我們需要訓練出自己的 Model，而要訓練出自己的 model 我們就需...
zivzhong
AI & Data
Day 27
2023-10-12
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利用SeamlessM4T學習語音辨識架構及應用 系列
DAY27 - 基於SeamlessM4T結構替換自己的Transformer模型
若仔細研究UnitY Model中的組成，有語音編碼及解碼器(包含前級)、文本編碼及解碼器(包含前級)、投影層以及文本轉unit模型，UnitY Model的結...
AlbertShiu
AI & Data
Day 6
2023-09-21
677
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YOLO系列網路技術採用以及實作 系列
[DAY 6] YOLOv4-下篇
其他提升準確度方法 資料擴增方法: Mosaic、SAT(Self-Adversarial Training) 用基因演算法求得最佳的超參數。 將S...
Xian
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