前言 腦波（EEG）把腦內活動轉成可觀測的電位訊號；OpenBCI 則把這件事變得平價、可駭。當 EEG 遇上深度學習，你不只做學術研究：專注度偵測、輔助輸入（...
前言 表情是人類最即時、最自然的情緒訊號。把「臉部表情」轉成模型可理解的特徵，便能應用在客服分流、駕駛警示、課堂互動、輔具設計等情境。這篇用 FER2013 資...
前言 在前幾篇文章中，我們已經成功完成了 Sign Language MNIST 資料集的訓練，並透過 CNN 模型進行手勢分類。接下來會將模型與 MediaP...
前言 上一篇中，我們訓練了一個 CNN 模型，能夠根據靜態手勢圖片辨識出對應的手語字母。但真實世界的互動往往是動態的，例如使用者面對鏡頭比出手勢，期望即時得到辨...
前言 延續上一篇對手語資料的探索，這次我們將打造一個基於 CNN 的靜態手勢分類模型。將帶你從資料前處理、模型架構設計、訓練策略（包含 Early Stoppi...
前言 當我們說出「開燈」的瞬間，腦中其實已經構築了一個期望 —— 我希望燈亮起來，而不是只是被「聽見」。 這正是語音互動設計的核心：語音不只是輸入，還必須驅動回...
前言 在昨天的內容中，我們建立了一個卷積神經網路（CNN），並了解了各層的作用與模型的結構。今天，我們將進一步進行模型的編譯與訓練，並且觀察其性能表現。透過使用...
前言 在學每一個新的程式語言的時候，相信大家第一個寫的一定都是Hello World!吧，那在深度學習領域中，最經典的就是MNIST手寫辨識了。今天我們會透過t...
之前在第三天的內容中提過了卷積神經網絡CNN，作為計算機視覺的核心技術之一，正在幫助機器「看見」並理解這個世界。無論是自動駕駛、醫學影像診斷還是圖像分類，CNN...
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...
Image Style Transfer 圖像轉換(Style transfer)一直是個讓人感到新穎的主題，本文利用CNN(Convolutional Neu...
今日大綱 卷積神經網路 (CNN) 卷積層 (Covolution layer) 池化層 (Pooling layer) 攤平(Flatten layer)...
昨天介紹的模型都是用來做圖像分類（Image Classification），那自動駕駛車又用到了其他哪些圖像技術呢？先來感受一下坐在特斯拉的車子裏面會是什麼情...
今天開始進入應用篇。在介紹 CNN 之前，先來看一段日本五專學生利用圖像分類做的獲獎作品，透過分辨魚的種類自動將魚分裝，大幅減少漁夫作業時間。評審員給出有五億日...
之前有提到 CNN 業會用在 ML ，那甚麼是 ML 呢？ Machine Learning 機器學習 ML 就是 Machine Learning 的縮寫，大...
CNN在影像處理、辨識都是很重要的技術，在上一篇已經稍微了解 CNN 的概念後，現在來看看這個實用的技術會被運用在哪裡吧！ CNN應用場景： 應用場景包括機器學...
Day 17 - YOLO 相關概念說明 如果不說明一下 YOLO 的運作概念，對於如何調整 YOLO 參數將會是一籌莫展，所以今天就來說明一下影像辨識的基礎概...
今日教學CNN了解捲積層、池化層、平坦層、丟棄層各層相關係數的設定影響 捲基層: 積層是一組平行的特徵圖（feature map），它通過在輸入圖像上滑動不...
前言 剛剛克服了 YOLO v4 安裝的問題，又碰上另一個 C library 需要安裝，真是頭痛。dlib 是一個機器學習的函數庫，它包含許多功能(可參考官網...
前言 YOLO 是一個即時物件偵測(object detection)的模型，它處理速度可達 30 FPS，可以用在視訊上偵測移動的物體，平均準確度(mAP)可...
課程介紹影像辨識領域是近年來深度學習最蓬勃發展的一塊領域，舉凡智慧家居、自駕車、生產瑕疵品檢測、安防監控、醫療影像等應用，都和深度學習影像辨識技術息息相關。而...
前言 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network)簡稱CNN，CNN是所有深度學習模型(Model)之一，CNN在影像識別方面的威力...
大致上的流程圖如下 數字些許不同參考網站1 今天要來看一下第二卷積層的樣子，基本上構造跟第一層一樣filter也是5x5但數量變成了64個。然後MAXpooli...
參考網站1 ReLu 用ReLu這個激活函數把負數的都變為０ (對filter沒有什麼作用的區域不繼續干擾後續)(紅色 > 0) MaxPooling 接...
參考網站1 參考網站2 CNN流程 卷積層 def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=...
參考網站1 參考網站2 接下來照著R語言使用者的python筆記實作練習！來初步了解整個流程，祥細步驟的意義明後天再來認識～ 先將MNIST資料讀入 impo...
參考網站1參考網站2參考網站3參考網站４ 今天先來學習卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)的樣貌 如上面視頻來學習...
基於教學性，本文選擇實作 Denoising AE，基於 Keras 官方提供的 tutorial 來做演練。 Denoising AE 是一種學習對圖片去噪（...
[魔法陣系列] Convolutional Neural Network（CNN）之術式解析 中提到 CNN 由下列所組成： Convolution Oper...
在上一篇前言提到 AlexNet 是一個歷史分水嶺，這是由於在 AlexNet 之前，Deep Learning 已經沈寂很久，而在2012年的 ImageNe...
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