在前一天,我們整理了深度學習中常見的優化方法,從最基本的隨機梯度下降 (SGD),到 Momentum、RMSProp、Adagrad 等。今天我們要深入介紹其...
ANN 的缺點
雖然 ANN 能夠自動學習特徵,但是他在處理影像時會把二維的圖片攤平成一維的向量,這會造成空間結構資訊的喪失。ANN 沒辦法理解相鄰或上下左右這...
什麼是Mixture of Experts (MoE, 專家混合模型) ?
一種神經網路架構設計理念,目標是讓模型 既能擴大參數規模,又能降低計算成本。
基本的...
前篇透過「柱」單一物件的實作驗證,發現了自動化建模的可行性與挑戰。今天再來看看相同流程下,能否在多種不同元素類別下依然穩定運作。
23.1. AI辨識結果...
在開始這個專案會需要使用一下幾個工具,以下工具是我比較熟悉的,你也可以根據你熟悉的工具進行交錯使用。
對於非技術背景的人,一次看到需要大量工具需要學習,難免有些...
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...