[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...
當開始興致勃勃的嘗試畫魔法陣，搭建神經網絡模型時，也許會遇到下面的情形： 哥布林之吶喊：我明明在訓練集表現很好啊，為什麼實際上線時結果卻崩潰了（抱頭） 那你...
[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...
今天我們來討論深度學習中，專門在Run時間序列型資料的網路模型 - Recurrent Neural Network (RNN)，在之前所討論到DNN跟CNN模...
前情提要 在 [精進魔法] Optimization：優化深度學習模型的技巧（上）一文中提及了下面三種優化 deep learning 模型的作法： Batc...
前言 PyTorch 是與TensorFlow 並駕齊驅的深度學習框架，功能各有所長，因此，兩個套件通常會一併安裝，有關 TensorFlow 安裝請參看『Da...
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...
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...
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...
今天我們來聊聊 增強式學習 (Reinforcement learning)，一個最近也很 “潮” 的演算法。 自從 Alpha Go擊敗人類後開始，大家開始重...
「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...
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...
本文主題是「Batch Normalization」，Ian Goodfellow 大大在《Deep Learning》一書中是這麼描述 Batch Norma...
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...
上篇介紹 ANN 魔法陣結構：輸入層（Input Layer）、隱藏層（Hidden Layer）及輸出層（Output Layer）。此外，也解釋了神經元與激...
今天我們來討論一個進化的AutoEncoder - Variational AutoEncoder。先回顧一下AutoEncoder的架構，AutoEncode...
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...
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...
Multi-label Text Classification using BERT – The Mighty Transformer 今天要來芝麻街上英文課囉...
About Cinnamon AI: Cinnamon AI is the pioneer in business consulting and develo...
當今天層數越疊越深，若不做任何的處理機制，準確度其實是會越來越糟糕！因為當疊層數疊超過一個層數，會發生像Gradient vanishing或者說Degrada...
接下來幾天將會介紹TF的語法，並均會使用TF2.0來示範。我們會從基本的data type到變數類型，以及資料的處理。首先先從基本的data type開始說明...
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-...
2018年堪稱是台灣的「AI 元年」，政府推動產業 AI 化，同時也不遺餘力的培養 AI 種子們。相信不管是在新聞媒體上或是公司內部都可常看到或聽到「AI」字眼...
熱身運動都做好了，接下來我們就一路往影像處理上的重要技術 CNN 前進啦！ Convolutional neural network，顧名思義，他是一種神經網路...
今天來嘗試另外一個LSTM經典案例 - 股票預測，股票也是時間序列型資料！過去，金融業希望能找出一個強而有力的模型，不管預測股票或者期貨等等標的。但，似乎目前都...
上篇提到怎麼避免 Overfitting 的技巧，本文要帶給大家的是如何優化深度學習，提高模型的效能。 Batch & Mini batch 深度學習每...
今天的話，我們來討論一下tf.keras的api。首先，今天要討論的tf.keras與我們所熟知的keras是不太一樣的，以前我們所使用的keras，他的bac...
第一個魔法陣：Artificial Neural Network (ANN, 1943) 首先先來看看 ANN 的結構： 圖片來源：https://hack...
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（...
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