環境建立 首先建立資料夾webpack(可自訂名稱)並以vscode開啟 按下ctrl+`(開啟終端機)輸入npm init -y產生package.json沒...
生成對抗網絡（ Generative Adversarial Network ，簡稱 GAN ） 被稱為「生成對抗網絡」，是因為包含兩個互相對抗的神經網絡，生成...
29天啦!之前實作分類器的時候有用到混淆矩陣，今天也來寫一下相關筆記 混淆矩陣(confusion matrix) 可以用來評估分類模型的準確率 混淆...
LSTM（ Long Short-Term Memory ） 是 RNN 的變種，是用來解決梯度消失的問題，也能夠將長序列資料處理的更好LSTMs 的核心概念是...
再續昨天！今天的筆記把論文剩餘的部分整理完 Hard negative mining 難例挖掘 由於存在大量的負樣本，所以導致嚴重的類別不平衡問題，訓練時...
遷移學習（ Transfer Learning ） 將在一個任務上學到的知識轉移到另一個相關任務中，可以是模型的權重、特徵表示或其他學習過程中的資訊 遷移學習的...
接續作天，今天講訓練相關策略及方法 training Matching strategy 匹配策略 利用jaccard overlap使ground tr...
遞歸神經網絡（ Recurrent Neural Network，簡稱 RNN ） 主要用於處理時間序列、自然語言文本等，RNN 的特點在於它具有記憶能力，可以...
今天是大概的概念，training等細節留到明天 VGG-16 SSD的架構是使用VGG-16 13個卷積層+3個全連接層+5個池化層 其卷基層均使用...
卷積神經網絡（ Convolutional Neural Network ， CNN ） CNN 是前向傳播神經網絡，模擬人類視覺系統的工作方式，具有層次化的...
CNN的概念圖如下： （ 圖片來源：https://reurl.cc/l7g1LY ） Convolution Layer 卷積層 卷積的主要概念就是特徵擷...
深度強化學習（ Deep reinforcement learning，簡稱 Deep RL 或 DRL ） 強化學習（ Reinforcement Lea...
是一種決策樹 決策樹 根據特徵進行分割(同子集內盡量相似) 重複分割直到達到設定的深度 建構決策樹 對決策樹進行遍歷，得出結果 CART流程 所有的樹...
SARSA（ State-Action-Reward-State-Action ） SARSA 名字說明了這個學習的更新方式就是根據當前狀態、選擇的動作、獲得的...
是一種基於機率的分類器 貝氏定理 Bayes’ Theorem 計算在已知一些條件下，某事件的發生機率 通常事件A在事件B已發生的條件下發生的機率，與...
Q學習（ Q - Learning ） 在不同狀態下採取不同動作的價值（Q值），來最大化長期獎勵這個學習方法跟模型無關，適合用在具有馬可夫性質環境的情況當前的狀...
利用弱分類器（決策樹）迭代訓練或得強分類器，其具有訓練效果好、不易過擬合等優點。 LightGBM V.S. XGBoost 圖源: https://re...
馬可夫決策過程（ Markov Decision Process ，簡稱 MDP ） 用來描述強化學習問題的數學框架，是建模智能代理在與環境互動的情境下如何做出...
可以用來降維(dimension reduction)，利用原有的特徵組合成新的特徵組，以達到降維的目的，同時保留住資料中的重要資訊 基本上它的目標就是將...
強化學習 依賴與動態( dynamic )環境的資料(隨著外部條件變化而改變的資料)重複互動以最大化累積回報（ cumulative reward ）找出能夠產...
點與點之間的距離 K-NN依照點與點之間的距離來計算點之間的相似性 通常使用的距離度量是歐氏距離（Euclidean Distance），但根據實際情況，也可...
半監督學習（Semi-supervised learning） 處理的訓練資料中有答案的資料和沒有答案的資料，半監督學習就是利用兩者的資料，來改善模型性能 L...
將所有樣本中相近得樣本點組成一個群組，一層一層往上堆疊，直至所有的樣本皆被分成一個群組為止 Hierarchical Clustering 透過將最接近的...
神經元與神經網路 細胞核細胞核控制神經元的基本生命過程在類神經網路中，類似的功能由模型的參數（權重和偏差）控制，參數會通過訓練過程來調整 軸突（ Axon...
總的來說就是物以類聚 K-means Clustering 將數據集中的數據點分成不同群組，以便相似的數據點彼此靠近 選擇K值: 決定要將資料分成...
kernel trick 作天的ＳＶＭ跟ＳＶＲ有提到可以用kernel function將資料映射到高維空間中 解決的問題：當資料在原始空間中無法被線性分...
深度學習 是機器學習的一個分支，通過多層神經網絡來模擬和學習複雜的資料 神經網絡（ Neural Network ） 深度學習的核心是神經網絡，這是由多個神經元...
層次聚類（ Hierarchical Clustering ） 將資料集中的資料點分為不同群集的方法，群集之間形成一種層次結構，代表可以查看不同層次的群集結構，...
SVM (Support Vector Machine) 若資料為非線性，將資料映射到高維空間中(用kernel function) 找一超平面將資料分開，...
為強學習機融合方法 stacking 第一層為level 0，第二層為level 1 第一層可包含多個學習機，第二層只能有一個 第一層的學習機被稱為...
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