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deep learning相關文章
共有 216 則文章
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技術 同時搞定TensorFlow、PyTorch (四)：模型訓練

同時搞定TensorFlow、PyTorch (一)：梯度下降。 同時搞定TensorFlow、PyTorch (二)：模型定義。 同時搞定Tensor...

I code so I am ‧ 2022-06-06
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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...

Kevin ‧ 2019-06-05
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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...

Kevin ‧ 2019-06-03
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技術 同時搞定TensorFlow、PyTorch (三) ：資料前置處理

同時搞定TensorFlow、PyTorch (一)：梯度下降。 同時搞定TensorFlow、PyTorch (二)：模型定義。 同時搞定Tensor...

I code so I am ‧ 2022-06-05
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 8
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 8 篇

技術 [Day-8] Deep Neural Network (Lab: Airbnb)

在說明Deep Neural Nework，我們簡單的討論一下DL介紹。從最早DL從Perceptron開始，Perceptron是只有一個neural，其實就...

Dan ‧ 2019-09-23
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 27
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 27 篇

技術 [Day-27] 生成對抗網路 (GAN) 實作 Part II

今天我們來實際來跑簡單的Dataset，就是 DL 101 資料集 - MNIST。透過較為簡單的Dataset 來理解像GAN這種相對難的演算法，應該能較容易...

Dan ‧ 2019-10-12
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鐵人賽 AI & Data DAY 20
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 20 篇

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...

莉森揪 ‧ 2018-11-04
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 21
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 21 篇

技術 [Day-21] Wide & Deep 推薦系統實作

今天討論的主題主要是Google這篇曾經在2016年release 在Google Play的app上所做的推薦系統，而他有被open source 在 Ten...

Dan ‧ 2019-10-06
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 4
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 4 篇

技術 [Day-4] Tensorflow 基本語法 - Part III

今天會開始說明一下資料處理及數值運算。接下來就會開始進入基本ML及DL了。大夥撐著！把一些基本語法弄熟，之後會更容易上手，且更知道如何去修改一些tutorial...

Dan ‧ 2019-09-19
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鐵人賽 AI & Data DAY 30
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 30 篇

技術 [Day 30] 人臉表情辨識App成果發表與完賽感想

-1. Google store link 這七天做的app上架囉！ 歡迎下載https://play.google.com/store/apps/detail...

佑佑來了 ‧ 2021-10-15
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鐵人賽 AI & Data DAY 10
從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型 系列 第 10 篇

技術 二、教你怎麼看source code，找到核心程式碼 ep.4：trace code

文章說明 文章分段 文章說明 deeplab的簡單介紹、於我的意義 tensorflow的程式碼特色 訓練流程的細節 逛deeplab的github程式，順序...

細枝 ‧ 2020-09-25 ‧團隊300萬 Tesla
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技術 OpenPose 安裝筆記

Environment python 3.7 cuda 11.5 cudnn 8.3.2.44 cmake 3.12 or newer OS Windows1...

鄧孟 ‧ 2022-02-20
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鐵人賽 AI & Data DAY 28
機器學習模型圖書館：從傳統模型到深度學習 系列 第 29 篇

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...

杜岳華 ‧ 2018-10-29
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技術 資料科學、資料探勘、機器學習、深度學習是甚麼碗糕?

初次接觸AI時，常常會聽到數據分析、資料科學、機器學習、深度學習，一堆專有名詞，倒底是甚麼碗糕? 有何差別? 可以吞得下去嗎? 會不會消化不良? 資料科學(Da...

I code so I am ‧ 2021-08-31
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 22
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 22 篇

技術 [Day-22] Unsupervised Learning - AutoEnocder介紹

今天開始，我們來聊聊非監督式的學習。前面所提的演算法，大部分都是監督式學習，也就是通常都是Label好的資訊 (Ex: 透過已經蒐集到的股價資訊或者已經Labe...

Dan ‧ 2019-10-07
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鐵人賽 AI & Data DAY 29
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 29 篇

技術 [Day 29] Android Studio 七日隕石開發：影像辨識功能實作！

前言 有了App介面和tflite model with metadata之後，App的核心功能!靈魂!終於要被我實現了! 影像辨識程式碼實作 載入深度學習...

佑佑來了 ‧ 2021-10-14
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鐵人賽 Google Developers Machine Learning DAY 23
Towards Tensorflow 2.0 系列 第 23 篇

技術 [Day 23] AutoEnoder 實作

今天來實作昨天討論的AutoEncoder，簡單複習一下，AutoEndoer的架構其實就如同下圖source Input 資料後，會放到Neural Netw...

Dan ‧ 2019-10-08
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鐵人賽 AI & Data DAY 13
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 13 篇

技術 [Day 13] 從 tensorflow.keras 開始的 EfficientNet 生活

0. 進度條 模型 進度 VGG Net 完成 ResNet 完成 DensNet 完成 MobileNet 完成 Efficie...

佑佑來了 ‧ 2021-09-28
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鐵人賽 AI & Data DAY 19
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 19 篇

技術 [Day 19] 還是學不會，再縮小一點 ~ (學習率衰減)

前言 走過了資料分析、演算法選擇後，我們得知了有些可以改善模型的方向: 解決資料不平衡(Done) 學習率的設定(Now) 訓練輪數(To do) 模型深度(...

佑佑來了 ‧ 2021-10-04
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鐵人賽 AI & Data DAY 30
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 31 篇

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...

莉森揪 ‧ 2018-11-14
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鐵人賽 AI & Data DAY 28
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 28 篇

技術 [Day 28] Android Studio 七日隕石開發：把 tflite 模型放進 app

0. 前言 距離真正完成表情辨識的App，只差把辨識圖像的功能實作出來，在這裡我們必須將Day21存好的TFLite模型拿出來，製作出含有metadata的TF...

佑佑來了 ‧ 2021-10-13
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技術 PyTorch 2.0 發布與新功能測試

前言 PyTorch研究團隊宣布2022/12/02要推出PyTorch 2.0，2023/03/15 正式推出，主要訴求特點： 速度更快。 與Python整...

I code so I am ‧ 2023-03-21
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鐵人賽 AI & Data
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 32 篇

技術 [神經機器翻譯理論與實作] 從頭建立英中文翻譯器 (VI)

前言 今天接著完成翻譯任務實作的第二階段－模型推論。 翻譯器建立實作 重新評估翻譯模型 上次由於輸入特徵 X 以及原始句對並非一一對應，造成了 BLEU 分數低...

Friedrich1942 ‧ 2021-10-10
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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...

Kevin ‧ 2019-06-23
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鐵人賽 AI & Data DAY 30
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 30 篇

技術 [神經機器翻譯理論與實作] 從頭建立英中文翻譯器 (IV)

前言 今天會將昨天訓練好的翻譯模型在測試資料集進行預測，若進度符合期待，將會使用 BLEU 分數來評估模型的翻譯能力，關於此評測機制的詳細原理與範例程式碼可見下...

Friedrich1942 ‧ 2021-10-08
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鐵人賽 AI & Data DAY 24
機器學習模型圖書館：從傳統模型到深度學習 系列 第 25 篇

技術 25 Recurrent model 之死

當大家正在開心的用著 RNN 跟 LSTM 等等模型之時，就有人跳出來了。 不要再用 RNN 為基礎的模型了！！ 就是這篇 The fall of RNN /...

杜岳華 ‧ 2018-10-25
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鐵人賽 AI & Data DAY 14
機器學習模型圖書館：從傳統模型到深度學習 系列 第 15 篇

技術 15 為什麼要深？

接著我們就來到了蠻重要的問題，既然一個 hidden layer 的網路架構就可以逼近任何連續函數，那麼為什麼要深度學習？ 對於這個問題，台大李宏毅老師有非常詳...

杜岳華 ‧ 2018-10-15
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鐵人賽 AI & Data DAY 16
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 16 篇

技術 [深度學習回顧] How Deep Would You Learn?

前言 不知不覺，鐵人賽的賽程已經來進行了一半，每天發文使得生活過得非常充實。也感謝這裡的許多高手發表優質文章，讓第一次參賽又是跨IT領域的自己感到無比熱血。大家...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-24
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鐵人賽 AI & Data DAY 24
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 24 篇

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...

莉森揪 ‧ 2018-11-08
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鐵人賽 AI & Data DAY 3
機器學習入門與論文分享 系列 第 3 篇

技術 AI & Data_3(機器學習的數學基礎)

機器學習的數學基礎不外乎就是離散數學或是線性代數(我沒學過這兩個科目，但我修過工程數學)。所以沒學過的朋友建議先去了解一下離散數學或是線性代數，才不會看到一堆數...

wty81213 ‧ 2020-09-13
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