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鐵人賽 AI & Data DAY 15
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 15 篇

達標好文 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...

莉森揪 ‧ 2018-10-30
8 Like 1 留言 52722 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 13
英雄集結：深度學習的魔法使們 系列 第 13 篇

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...

莉森揪 ‧ 2018-10-28
0 Like 0 留言 12582 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 11
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 11 篇

技術 [Day 11] 從零開始的 DenseNet 生活

0. 進度條 模型 進度 VGG Net (完成) ResNet (完成) DensNet (此篇) MobileNet (未完成)...

佑佑來了 ‧ 2021-09-26
1 Like 0 留言 6992 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 21
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 21 篇

技術 [Day 21] 媽! Keras 和 TensorFlow 在亂存模型啦! ( TFLite 輕量模型)

前言 受惠於深度學習框架的多元性，開發者可以選自己喜歡的框架，像是: Theano、Caffe、ONNX、Keras、Tensorflow、Pytorch、DL...

佑佑來了 ‧ 2021-10-06
0 Like 0 留言 5703 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 20
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 20 篇

技術 [Day 20] 兩段式訓練比兩段式左轉更安全 (遷移學習技巧)

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(Done) 訓練輪數(Nice to hav...

佑佑來了 ‧ 2021-10-05
0 Like 1 留言 5395 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 17
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 17 篇

技術 [Day 17] 我的資料哪有這麼平衡！第二季 (class weights)

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(Now) 學習率的設定(Not yet) 訓練輪數(Not yet)...

佑佑來了 ‧ 2021-10-02
0 Like 0 留言 5199 瀏覽

技術 【Ubuntu】在Ubuntu16.04上安裝Tensorflow

Anaconda+Tensorflow+keras 硬體環境 OS: Ubuntu16.04 CPU: I7 8700k GPU: 1080ti 下載並安裝 A...

Joe(9notes) ‧ 2019-11-02
1 Like 0 留言 4989 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 9
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 9 篇

技術 [Day 09] 從 tensorflow.keras 開始的 VGG Net 生活 (第二季)

2. VGG 實作(tensorflow) 2.1 南無觀世"import"啥？ import itertools from sklearn...

佑佑來了 ‧ 2021-09-24
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鐵人賽 AI & Data DAY 20
學資料科學的小孩不會變壞- 從入門到實戰全攻略 系列 第 22 篇

技術 DAY22 類神經網路之架設與訓練

前面我們介紹了影像辨識的資料前處理方法，今天就要開始教大家架設一個神經網路，並將資料丟入來看看實際的效果，還不了解神經網路的運作概念可以先參考DAY19喔~...

Rick_Lyle ‧ 2021-09-22
0 Like 0 留言 4380 瀏覽
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
0 Like 0 留言 4159 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 8
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 8 篇

技術 [Day 08] 從 tensorflow.keras 開始的 VGG Net 生活 (第一季)

-1. 序 OK，資料分析做完了，現在要進入演算法的部分，我們未來幾天將從經典卷積神經網路架構中，尋找適合FER2013資料集的演算法。最後經由實驗挑出最佳的C...

佑佑來了 ‧ 2021-09-23
1 Like 0 留言 3118 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 15
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 15 篇

技術 [Day 15] 卷積類明星模型大亂鬥

前言 前幾天我介紹許多經典卷積神經網路架構，也順便等我的模型們都訓練完成。我總共訓練了9種模型，分別是VGG16, ResNet, ResNetv2, Dens...

佑佑來了 ‧ 2021-09-30
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鐵人賽 AI & Data DAY 24
當自然語言處理遇上深度學習 系列 第 24 篇

技術 [神經機器翻譯理論與實作] 你只需要專注力(III): 建立更專注的seq2seq模型（續曲）

前言 今天我們將稍微講述 Luong 全域注意力機制的原理，並繼續用 Keras 來架構附帶注意力機制的 seq2seq 神經網絡。 Luong Attenti...

Friedrich1942 ‧ 2021-10-02
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鐵人賽 AI & Data DAY 22
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 22 篇

技術 [Day 22] 卷積類明星模型大亂鬥 ! EFN特別版

1. 回顧 下列是過去十天我用各種技巧訓練的模型，只要該技巧對 val acc 或 val loss 有勝過 EFN_base，那我就會將其納入最後的模型實驗。...

佑佑來了 ‧ 2021-10-07
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鐵人賽 AI & Data DAY 4
我們的基因體時代-AI, Data和生物資訊 系列 第 4 篇

技術 我們的基因體時代-AI, Data和生物資訊 Day04- 深度學習在基因體學的建模架構01

上一篇我們的基因體時代-AI, Data和生物資訊 Day03- 基因醫學的數據問題介紹了基因醫學中的數據問題，實際上面對DNA的序列ATCG，我們是在想什麼問...

weitinglin66 ‧ 2021-09-04
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鐵人賽 AI & Data DAY 15
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 15 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 15. optimizer 與 learning_rate

本節要探討 optimizer 與 learning rate 有哪些初始設定方式，運作，與有什麼影響。 以上一節範例: import tensorflow...

czxdas ‧ 2023-09-15
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鐵人賽 AI & Data DAY 1
CNN/DNN Training by using Google TensorFlow 系列 第 3 篇

技術 【Day 03】建立並訓練 TensorFlow 模型

在上篇中完成 TensorFlow 開發環境後，接下來我們就可以透過 TensorFlow，搭配上 Keras API 的輔助，來完成各種機器學習和深度學習的問...

csning1998 ‧ 2023-09-18
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鐵人賽 AI & Data DAY 6
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 6 篇

技術 一、用skeleton code解釋tensorflow model程式執行方式(tf.keras) ep.5：解釋train.py

文章說明 文章分段 文章說明 簡介datasets 描述模型訓練的流程 程式架構：上程式的虛擬碼，預告要寫的檔案、功能有哪些 主程式的實際撰寫，註明程式開始不...

細枝 ‧ 2020-09-21 ‧團隊300萬 Tesla
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技術 Day31 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班)，tf.keras & Pytorch

早上: Python機器學習套件與資料分析 今天也是練習CNN import os import cv2 parent_directory = './Afri...

aheating0918 ‧ 2021-08-11
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鐵人賽 AI & Data DAY 5
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 5 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 5. Model Fit

當模型有成功compiler後，就可以透過 keras.engine.training.Model 的 fit 執行訓練。 Keras 官網範例: from...

czxdas ‧ 2023-09-05
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鐵人賽 AI & Data DAY 8
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 8 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 8. Model Predict

此會觀察模型做預測或決定時大致上運作過程，它會怎麼進行。模型訓練好後，可以執行模型實體的 predict 函式來進行判斷訊號。 from tensorflow...

czxdas ‧ 2023-09-08
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鐵人賽 AI & Data DAY 18
AI Facial Expression Recognition: Data, Model, Application 系列 第 18 篇

技術 [Day 18] 我會把我的over fitting，drop好drop滿

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(To do) 訓練輪數(To do) 模型深...

佑佑來了 ‧ 2021-10-03
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技術 Day26 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班)，Tensorflow.keras & Pytorch

上午: Python機器學習套件與資料分析挑幾個不錯的片段分享 # 儲存每個epoch的weights from tensorflow.keras.callb...

aheating0918 ‧ 2021-08-04
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鐵人賽 AI & Data DAY 16
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 16 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 16. 自定義 activation 與內建 activation

Layer指定使用哪種 activation 有下列方式 (這邊皆以 "relu" 來做範例) : (1) 指定函式名稱 'relu' (...

czxdas ‧ 2023-09-16
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鐵人賽 AI & Data DAY 9
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 9 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 9. evaluate

此篇會觀察模型做評估時使用evaluate之運作。 from tensorflow.keras.datasets import mnist (train_im...

czxdas ‧ 2023-09-09
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鐵人賽 AI & Data DAY 18
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 18 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 18. loss function 的使用與自定義方式

模型在做Compiler時，指定 loss function ，如下: model.compile(optimizer="rmsprop"...

czxdas ‧ 2023-09-18
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鐵人賽 AI & Data DAY 13
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 13 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 13. 自訂義 Layer

層是模型非常重要的角色，也是模型訓練時張量運算的執行者。層也需要經過build的動作，產生對應的初始權重，供訓練時使用。而訓練時也會透過各層的 Call 函式...

czxdas ‧ 2023-09-13
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鐵人賽 AI & Data DAY 10
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 10 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 10. Model vs Sequence

假設程式不是使用 sequence 來宣告模型，直接使用 model類別的話，差異在哪裡? 會在文中點出差異。 範例程式: from tensorflow.k...

czxdas ‧ 2023-09-10
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鐵人賽 AI & Data DAY 17
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 17 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 17. 自定義Callback與如何應用

在模型做fit的章節，我們可以看到在訓練前會將Callback實體放入一個Container，然後於真正訓練迭代迴圈時使用。這邊會自定義Callback類別來...

czxdas ‧ 2023-09-17
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鐵人賽 AI & Data DAY 12
從Keras框架與數學概念了解機器學習 系列 第 12 篇

技術 [從Keras框架與數學概念了解機器學習] - 12. 自定義 Model

從前面Model的文章可以得知，Model繼承base_layer，代表Model也可以當作Layer使用，可以執行 build與 Call。現在要嘗試自訂義...

czxdas ‧ 2023-09-12
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