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deep learning相關文章
共有 116 則文章
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 1

達標好文 技術 [Day-1] Tensorflow 介紹 及 Tensorflow 2.0相關知識

大家好,我是Dan,目前就職於電信業並在公司負責資料科學及機器學習相關專案的執行。在因緣際會下接觸了DL以及 TF已經大概有四年多,而這次TF的大升版,萌生了想...

技術 [Day - 15]深度學習概論4(神經網路的結構與單元感知器)

神經網路的結構 神經網路結構大概如下 我個人是把它從樹狀圖去理解 以上圖為例 傳統的程式執行順序是由上而下找到唯一解(EX:流程圖) 神經網路的執行順序則是...

技術 [Day - 14]深度學習概論3(視覺系統的信息處理機制)

那它是怎麼學習的呢?怎麼知道哪些特徵好哪些不好呢? 我們說機器學習是一門專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為的學科。那人類的視覺系統是怎麼工作的呢? 人腦...

技術 [Day - 13]深度學習概論(2)

Why DL? 為什麼擁有大數據的互聯網公司爭相投入大量資源研發深度學習技術 什麼是Deep Learning 為什麼有Deep Learning 它是怎麼來的...

技術 [Day - 2] 機器學習概論(下)

1.機器學習與人工智能 機器學習是人工智能研究發展到一定階段的必然產物 人工智能”推理期”:只要能賦予機器邏輯推理能力,機器就具有智能 人工智能”知識期”:要使...

技術 [筆記]Tensorflow-Lesson11_生成式對抗網路(Generative Adversarial Network)

前言 這次使用了之前介紹的CNN模型下去修改。主要參考[1]李弘毅老師的影片(內容圖文並茂),和[3]是屬於比較少圖片說明,但兩者其實大同小異,如果喜歡看公式可...

技術 [筆記]Tensorflow-Lesson10_變分自動編碼器(Variational Autoencoder)_20190706

前言 網路上有許多介紹VAE的文章與影片,但許多解釋公式都無法得知為什麼,但這也是個人對於看paper的功力太差所以才能努力爬文觀看他人解析,而最後終於找到一個...

技術 [筆記]Tensorflow-Lesson9_自動編碼器(Auto Encoder)

前言 在上一章介紹了PCA降維,但PCA是計算整體的特徵,然而主要特徵如果相同,而降為時非常細微的特徵被忽略掉,這時候PCA就無法達到所需的降維要求。而在人工智...

鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 [落幕結語] 第一次參加鐵人賽心得

參加鐵人賽完全是一個契機,優秀好同事兼朋友 Rex 在報名最後一天的問我要不要參加,思考了一下,覺得是有東西想說的,大概擬了主題和大綱,就加入這屆 iT 邦幫忙...

鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 [魔法小報] 深度學習在聊天機器人(Chatbot)的技術與應用

鐵人賽第三十篇,想帶大家來探討聊天機器人(Chatbot)這塊的發展。 圖片來源:https://chatbotsmagazine.com/why-the-...

鐵人賽 AI & Data DAY 29

達標好文 技術 [魔法小報] 深度學習在自然語言處理(NLP)的技術與應用

自然語言處理(NLP)的目標是設計演算法來讓電腦「理解」自然語言以執行一些任務,依難易度舉例如下: 簡單 拼寫檢查(Spell Checking) 關鍵字搜...

鐵人賽 AI & Data DAY 28

技術 [魔法小報] 深度學習在電腦視覺(Computer Vision)的技術與應用

電腦視覺(Computer Vision)一直是我非常著迷的領域,旨在模仿人類視覺系統,作為賦予機器人智能行為的助力,在1966年夏季,MIT AI LAB 成...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 [實戰系列] 使用 Keras 搭建一個 DQN 魔法陣(模型)

在理解 DQN 魔法陣的結構後,本篇來帶大家訓練 DQN 模型玩 Flappy Bird,引用參考的程式碼在此:https://github.com/yanpa...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 [魔法小報] Attention 機制的引進

要介紹 Attention 機制,就不能錯過這篇經典:Google 在 NIPS2017 上發表的論文《Attention Is All You Need》。本...

鐵人賽 AI & Data DAY 25

技術 [魔法陣系列] Deep Q Network(DQN)之術式解析

「Deep Learning模型最近若干年的重要进展」一文提到深度學習分四個脈絡: CV/Tensor 生成模型 Sequence Learning Deep...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 [魔法小報] 用圖表呈現深度學習的商業應用價值

在 魔法陣系列 中,有說明不同魔法陣的應用例子,而這篇想用圖表來帶出整體深度學習的應用幅度,讓各位準魔法使們一覽在深度學習在各行業的魔法效果有多強大。 深度學...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 [實戰系列] 使用 Keras 搭建一個 GAN 魔法陣(模型)

本篇要來實作一個簡單版的 GAN 模型。如果忘記 GAN 是什麼的同學,傳送門在此: [魔法陣系列] Generative Adversarial Netw...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 [魔法陣系列] Generative Adversarial Network(GAN)之應用場景

Yann LeCun (Facebook AI 研究院院長)曾對 GAN 表示讚賞: The most important one, in my opi...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 [魔法陣系列] Generative Adversarial Network(GAN)之術式解析

在上篇介紹 AutoEncoder 的應用時有提到 VAE(Variational Autoencoder) 可以生成圖片,但是它有一些限制。VAE 實際上沒有...

鐵人賽 AI & Data DAY 20

技術 [魔法陣系列] AutoEncoder 之應用場景

在 [魔法陣系列] AutoEncoder 之術式解析 裡介紹了 AutoEncoder 魔法陣以及其變形夥伴們,對於 AutoEncoder 應用只用寥寥幾句...

鐵人賽 AI & Data DAY 19

達標好文 技術 [魔法小報] 機器學習路上的強力支援們(網路學習資源推薦)

不重要之交代:因為這兩天在台南抓寶可夢,所以出刊的比較晚,來抓寶可夢的外國人也好多呀~ 如果你跟我一樣追尋著 Data Scientist 的目標,你大概有...

鐵人賽 AI & Data DAY 18

技術 [實戰系列] 使用 Keras 搭建一個 Denoising AE 魔法陣(模型)

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(...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

技術 [魔法陣系列] AutoEncoder 之術式解析

在上篇 [魔法小報] 深度學習 vs. 傳統機器學習的文末稍微提到可以用 AutoEncoder 做降維(Dimension Reduction),於是乎,本篇...

鐵人賽 AI & Data DAY 16

達標好文 技術 [魔法小報] 深度學習 vs. 傳統機器學習

今天來談談深度學習跟傳統機器學習的比較,主要從 Data、計算資源、特徵萃取 等三個方向進行討論。 深度學習(Deep Learning)的成功主要是基於大量可...

鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 [實戰系列] 使用 Keras 搭建一個 LSTM 魔法陣(模型)

[魔法陣系列] Recurrent Neural Network(RNN)之術式解析 中介紹了: Simple RNN LSTM GRU 本篇文章要帶各位見...

鐵人賽 AI & Data DAY 28

技術 29 Autoregressive generative model

在前面的 Transformer 的文章中有提到了 auto-regressive 的特質。 在 When Recurrent Models Don't Nee...

鐵人賽 AI & Data DAY 14

技術 [魔法陣系列] Recurrent Neural Network(RNN)之術式解析

Recurrent Neural Network(RNN)是神經網絡的一種,常應用在處理時間、空間序列上有強關聯的訊息,尤其在 NLP (Natural Lan...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 14
Machine Learning 學習筆記 系列 第 14

技術 [第十四天] 深度學習淺介

接下來要開始探索深度學習(deep learning)究竟AlphaGO是如何辦到的?!再了解電腦如何擁有類似人類的神經網路系統可以去學習與修正前先來了解一下歷...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 28 Transformer

繼 Attention model 之後,由於 recurrent 架構的特性一直無法善用 GPU 的資源做加速。 這時 Google Brain 團隊就看到別...

鐵人賽 AI & Data DAY 13

技術 [實戰系列] 使用 Keras 搭建一個 CNN 魔法陣(模型)

[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...