ImageNet 競賽的冠軍們 ImageNet 每年舉辦的競賽(ILSVRC)這幾年產生了不少的CNN冠軍,歷屆比賽的模型演進非常精彩,簡單敘述如下: 20...
入門 照理講,我們應該先了解『神經網路』(Neural Network)概念,再談如何寫程式,但是,概念介紹內容有點硬,為了提高學習興趣,避免一開始就搞一堆數學...
前言 之後我們會討論到各種演算法及應用,使用到的函數及其參數會更多,因此,有必要先打好基礎,將 Keras 架構及習慣用法(Convention)弄清楚,以免迷...
前言 上一篇我們對『自然語言處理』(Natural Language Processing, NLP)有一個初步的認識,現在,我們再進一步認識,如何以 Neur...
前言 初接觸機器學習時,常會給幾個效能衡量指標搞得一個頭兩個大: 混淆矩陣(Confusion Matrix)。 準確率(Accuracy)、精確率(Prec...
前言 Facebook AI 大師 Yann LeCun 在接受Quora專訪時說『GAN及其變形是近十年最有趣的想法(This, and the variat...
XGBoost 今日學習目標 XGBoost 介紹 XGBoost 是什麼?為什麼它那麼強大? XGBoost 優點 比較兩種整體學習架構差異? Ba...
圖. 影像標題(Image Captioning),圖片來源:cs231n_2017_lecture11 Detection and Segmentation...
嗨!今天是第26天,之前介紹完了基本的機器學習概念了,這次要說明一個K-近鄰演算法(K Nearest Neighbor)! 主要內容: 什麼是KNN 如何用...
前言 再往下探究之前,我們輕鬆一點,先作點實驗,驗證上上篇的程式辨識準確率是否真的那麼高? 可否在應用系統上使用? 譬如,阿拉伯數字辨識率如果那麼高,我們是否可...
前言 上一次我們以十幾行程式完成阿拉伯數字的辨認,心情應該會小小波動一下(應該還不到小鹿亂撞的地步),如果我們以傳統的程式解法,不寫個幾百行,應該是不會罷手的,...
前言 在 Neural Network 的求解過程中,最重要而難懂的觀念應該是『梯度下降』(Gradient Descent)吧 ,我雖然在Day 03:Neu...
嗨,今天是第28天! 今天要來聊聊機器學習中的特徵標準化(normalization),包含: 什麼是特徵標準化? 為什麼要標準化? 特徵標準化怎麼做? 什...
前言 影像分割(Image Segmentation)也稱【語義分割】(Semantic Segmentation),它可以是物件偵測演算法 RCNN 的延伸...
前言 之前,我們都在影像、語言等基礎應用上打轉,這次我們要來探討一個可應用在企業運作上的實例,銷售預測主要是希望藉由過去的銷售記錄預測下一個週期的銷售量,在統計...
前言 上一篇談到準確率(Accuracy)、精確率(Precision)、召回率(Recall)、F1 Score,它們適用在不同的場景,接著我們再來討論『RO...
隨機森林 (Random forest) 今日學習目標 隨機森林介紹 隨機森林的樹是如何生成?隨機森林的優點? 隨機森林如何處理分類問題? 隨機森林如何處理...
RNN 的缺點 上篇介紹的RNN,它能夠額外考慮前面字句,來預測當前的字句,聽起來似乎已符合語言的特性了。但是,距離當前單字越遠的字句影響力會遞減,因為,下面的...
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...
Colab基本操作教學 匯入檔案 方法一:自行上傳檔案 from google colab import files #匯入套件 import pandas...
前言 原來還想多介紹幾個應用,但是,一直擔心忘了另一個RNN的變形 -- GRU,所以,還是先把它處理掉,才好 focus 在應用上。另一方面,LSTM 執行速...
範例程式 我們仍然作『阿拉伯數字的辨識』,比較 CNN 的作法與簡單的 Neural Network 有何不同。程式來自https://github.com/f...
寫了十幾天,今天總算鼓起勇氣參戰了。 前言 這一波人工智慧(Articial Intelligence,AI)風潮方興未艾,產學研界發表不少的具體研發成果,例如...
前言 Neural Networks 在影像、文字、語音等自然使用者介面(NUI)處理有突破性的發展,之前我們已經見證過影像及文字的辨識威力了,從這一篇開始,我...
前言 YOLO 是一個即時物件偵測(object detection)的模型,它處理速度可達 30 FPS,可以用在視訊上偵測移動的物體,平均準確度(mAP)可...
嗨,今天是鐵人賽的第27天啦!今天要介紹的是一個簡單的預測法:線性迴歸(linear regression)! 主要內容: 什麼是線性迴歸 建立隨機迴歸資料...
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...
前言 之前我們看到 Neural Network 在影像的辨識與解析的強大威力,接著,我們就要開始研究『自然語言處理』(Natural Language Pro...
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 收到版主通知,才知道已經熬過10天了。言歸正傳,昨天剛好看到一個新聞『催生全球首位AI繪師Andy,美圖搶攻人工智慧卻面臨一大挑戰』,號稱花了1.99億元...