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共有 116 則文章
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 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...

鐵人賽 AI & Data DAY 6

技術 [精進魔法] Regularization:減少 Overfitting ,提高模型泛化能力

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...

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 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...

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...

鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 [精進魔法] Optimization:優化深度學習模型的技巧(中)- Adaptive Learning Rates

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...

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 Big Data DAY 29

技術 江山代有才人出,各領風騷迎禧年;CES 2017的東歐新秀,Almotive AI自動駕駛軟體與套件公司進軍美國,傳統汽車產業又多一威脅

汽車向來是最高檔次的消費產品類,封閉的產業;但當AI人工智慧的演算法和複雜架構因著GPU助長了深度學習的進展,微控制器和opensource的快速經驗複製加速了...

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 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 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 9

技術 [精進魔法] Optimization:優化深度學習模型的技巧(下)- Batch Normalization

本文主題是「Batch Normalization」,Ian Goodfellow 大大在《Deep Learning》一書中是這麼描述 Batch Norma...

鐵人賽 AI & Data DAY 12

技術 [魔法陣系列] 王者誕生:AlexNet 之術式解析

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...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

達標好文 技術 [序幕] AI(人工智慧)、Machine Learning(機器學習)、 Deep Learning(深度學習)是什麼?

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...

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-...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 19

技術 [Day-19] BERT 初探

Multi-label Text Classification using BERT – The Mighty Transformer 今天要來芝麻街上英文課...

鐵人賽 AI & Data DAY 4

技術 [魔法陣系列] Artificial Neural Network (ANN) 之術式啟動

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...

鐵人賽 AI & Data DAY 11

技術 [魔法陣系列] Convolutional Neural Network(CNN)之術式解析

2012年,Alex Krizhesky 和 Geoff Hinton 提出的 AlexNet 在 ImageNet 的圖像分類競賽中以巨大優勢贏得冠軍,使 C...

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 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 3

技術 [魔法陣系列] Artificial Neural Network (ANN) 之術式解析

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...

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 2

達標好文 技術 [地圖] 深度學習世界的魔法陣們

剛開始研究 deep learning 時,正好是 AlphaGo 跟南韓棋士李世乭對戰(2016年3月8日到3月15日)的前一兩個月,那時我們小組嘗試用 CN...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 16

技術 [Day-16] RNN - LSTM介紹

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...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 28

技術 [Day-28] 增強式學習 (Reinforcement learning) 介紹

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...

Towards Tensorflow 2.0 系列 第 12

技術 [Day-12] TF.Keras api & Customized

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...

鐵人賽 AI & Data DAY 18

技術 19 Convolution 運算

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...

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 AI & Data DAY 7

技術 [精進魔法] Optimization:優化深度學習模型的技巧(上)

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...