在前一篇,我們談到了深度學習中的正規化與正則化,重點在於如何避免過擬合並保持訓練穩定。然而,光是解決過擬合還不夠:在龐大的神經網路裡,我們還得面對另一個關鍵問題...
在上一篇我們聊過 Lambda Architecture 的三個層:
Batch Layer:慢但精準,處理全量歷史數據,保證最終一致性
Speed L...
R-CNN 系列演算法都有獲取候選區域這個步驟,然而也是因為分為兩步驟進行,雖然精準,但偵測速度受到了限制。因此另一派演算法選擇拋去這個步驟,最具代表性的模型為...
這邊最後展示四個結果,給大家看一下幾個搜集與訓練的結果。分別是:倒水、折抹補、戳按鈕與夾雞蛋
倒水
蒐集樣本量:10 筆
模型:ACT
結果:成功
非常...
在 Day 26,我們成功實作了對話記憶與來源追蹤功能,但在實測時發現了幾個系統的改進空間,因此今天會針對第一大類問題做修正與優化 -- 修正 Metadata...
🤖 TAIDE:蔡宗翰教授的生成式 AI 語言創新之路
TL;DR
TAIDE (Trustworthy AI Dialogue Engine) 是台灣首個以...