TensorFlow官網首頁的範例只有短短的10多行，但是每一行指令及參數都內含許多玄機，雖然我們在前面已回答及實驗許多核心問題，但還是有一些疑問待探討，以下就...
個人認為，損失函數是神經網路最重要的核心，當我們定義好一個損失函數，梯度下降法就會想辦法最小化損失函數，求得最佳解，例如第五篇的聯立方程式，定義每個方程式的損失...
Activation Function是將線性迴歸轉換為非線性函數，使神經網路更具通用性(Generalization)，類似Kernel PCA及Kernel...
上篇探討學習率的調整，接著討論優化器對模型訓練的影響。 優化器(Optimizer) 優化(Optimization)是以最小化損失函數為目標，尋找模型參數的最...
魔鬼藏在細節裡，要讓模型訓練更快速、更準確，必須進一步掌握模型的超參數(Hyperparameters)設定，包括如何動態調整學習率、選用各種優化器、損失函數、...
前四篇介紹梯度下降法，對神經網路求解，這次再舉幾個例子，幫助我們更靈活的應用梯度下降法，包括： 以自動微分實作手寫阿拉伯數字辨識，結合TensorFlow/K...
上一篇自行開發梯度下降法找到最佳解，這次我們使用TensorFlow低階API進行自動微分(Automatic Differentiation)，並實作多元線性...
前兩篇梯度下降法的求解都隱藏在一行程式碼 model.fit 中，這次使用自行開發實作梯度下降法，以瞭解內部求解的邏輯。 梯度下降法的作法 梯度下降法是利用正向...
上一篇介紹神經網路的基本概念，這次透過簡單的範例理解梯度下降法的運作。 最簡單的神經網路 範例. 以神經網路建構攝氏與華氏溫度轉換的模型，我們收集7筆資料如下：...
神經網路(Neural Network)是深度學習的基石，不管是大語言模型(ChatGPT)或生成式AI(MidJourney、Stable Diffusion...
今日大綱 神經網路簡介 梯度下降法 (Gradient descent) 激活函數 (Activation function) 程式碼 神經網路簡介 下圖為...
前言 經過前面的文章，目前在單一個Step的訓練節點內，能做的優化其實已經做的差不多了。接下來大概就是訓練次數以及一些超參數的調整。讓我們先回到一組很基礎但又很...
Gradient Descent Method 統整一下到底要如何Gradient Descent去計算Logistic Regression：首先我們...
Gradient Descent – one weight with Bias 上篇的說明當 b=0 時該如何校正w的, 其實基本上大同小異，都是用相同...
在上一篇Error Function中，可以看到依照w的不同決定了線的偏差值多寡，此篇要介紹的是當隨便取了一個值w之後該如何對w進行校正。 Gradient...
今天來聊聊在ML裏面一天到晚聽到的gradient descent!Gradient descent是用來解決Optimization問題的常見算法，也因為只是...
簡單回顧在ML_Day10(Gradient Descent)有介紹什麼是SGD，就是只對一個example的loss做計算，求梯度最小值。也介紹什麼是Ada...
簡單回顧在ML_Day5(Linear Regression Introduction)有介紹什麼是Gradient Descent，就是對loss func...
簡單回顧在ML_Day2(機器學習種類)有提Regression與classificatoin的差異。所謂的線性迴歸（Linear Regression），簡...
前言 梯度下降法（Gradient Descent Algorithm）是一個一階最佳化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值，...
參考網站1李宏毅教授視頻對Gradient descent也有詳盡解說真心推薦這一系列 看完了李教授大神的視頻後，理解Gradient descent是如何找...
梯度下降 昨天我們提到，令我們的函數為： 則誤差為：其中 x 為輸入，y 為輸出。我們想要將誤差最小化，因此可以透過微分來求算。 首先，我們先來回想一下微分的定...
愷開
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2017-12-23
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