前言
前一章我們拆解了 Transformer Encoder 的結構,從多層的 Self-Attention 到 Feed Forward Network,看...
三十天走完,我們從最簡單的理論到後面的實務,不只訓練出以 ResNet34 為核心、準確穩定的災害影像分類器,也把 Dify+RAG 打造成一條從「表單→模板→...
在這段深入的學習旅程中,我們成功地應用深度學習技術解決了自然災害的快速識別問題。我們建立了一個高效能的 災害影像分類系統,並將其部署至雲端,實現了從學術研究到實...
昨天看到 RAG 架構,今天要更深入,看看如何建立知識庫。
我們先看這張圖來逐一拆解他的步驟:來源:Build a Retrieval Augmented Ge...
大家好,我是感覺學會了程式語言但又不太會用的 CC 。延續基礎學習後來做爬蟲的自我挑戰,期待自己能夠完成這次的試煉。話不多說,我們先來安裝環境。
1.安裝 Py...
前言
這幾天從 Day 16 到 Day 18,我們把 Transformer 的數學公式拆得超細,連帶著整個 BERT 的架構也講得蠻透徹了。現在,是時候來點...