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鐵人賽 AI & Data

CNN/DNN Training by using Google TensorFlow 系列第 9 篇

技術【Day 09】機器學習的訓練過程 - Part 1. 定義模型

零、前言在前面我們了解到 Deep Learning 大致上是如何運作的，那也看到我們最後測出來的準確度卻都不到 80%，嚴格說起來還不能真正地解決我們遇到的...

csning1998 ‧ 2023-11-29

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

30天把AI知識傳授給女友系列第 16 篇

技術 Day16 因為學習而聰明 - AUTOMATIC DIFFERENTIATION

在訓練神經網絡時，最常用的算法是反向傳播（back propagation）。在這個算法中，根據損失函數對給定參數的梯度，調整參數（模型權重）。為了計算這些梯...

彼得叩叩 ‧ 2023-09-21

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鐵人賽 AI & Data DAY 15

30天把AI知識傳授給女友系列第 15 篇

技術 Day15 打造神經網路的咒語

分解Cat vs Ravbbit模型中的各個層次。為了方便講解，我們將取一個大小為224x224的且批次為 10 (10張224*224大小的圖片)的隨機 te...

彼得叩叩 ‧ 2023-09-20

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鐵人賽 AI & Data DAY 14

30天把AI知識傳授給女友系列第 14 篇

技術 Day14 創建神經網路的魔法

torch.nn 命名空間提供了構建自己的神經網路所需的所有基本組件。在PyTorch中，每個模組都是 nn.Module 的子類別。神經網路本身也是一個模組，...

彼得叩叩 ‧ 2023-09-19

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鐵人賽 AI & Data DAY 2

LLM 學習筆記系列第 2 篇

技術 LLM Note Day 2 - 神經網路語言模型

簡介透過文本捕捉語言結構，進而建立一個統計機率模型，廣義而言就可以被稱作一種語言模型。本文主要介紹透過神經網路訓練出來的語言模型，以及常見 Transform...

Penut Chen ‧ 2023-09-17 ‧團隊消波塊上的海洋貓貓

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鐵人賽 AI & Data DAY 20

從機器學習到深度學習 - 30天搞懂常見演算法的基礎理論系列第 20 篇

技術【Day 20】神經網路實作 Neural network implementation

今天將以深度學習常見的手寫阿拉伯數字辨識的資料集訓練，keras提供了兩種類型的模型，第一個是Sequential model，適用於簡單的結構，一層一層的連接...

sarahwei0804 ‧ 2022-10-03

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鐵人賽 AI & Data DAY 19

從機器學習到深度學習 - 30天搞懂常見演算法的基礎理論系列第 19 篇

技術【Day 19】神經網路簡介與梯度下降法

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...

sarahwei0804 ‧ 2022-10-02

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鐵人賽 AI & Data DAY 17

邁向成為語言資料科學家的偉大航道系列第 17 篇

技術【NLP】Day 17: 每天成為更好的自己！神經網路也是！深度學習模型 GRU

今天沒有引言，但是有梗圖前天的文章介紹了基本的循環神經網路RNN，但RNN的致命缺點是容易導致梯度下降或是梯度爆炸。為了要解決這個問題，必須在以下兩點...

milanochuang ‧ 2022-10-02 ‧團隊KnULPers_from_NCCU

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

邁向成為語言資料科學家的偉大航道系列第 16 篇

技術【NLP】Day 16: 跟你我一樣選擇性記憶的神經網路？深度學習：長短期記憶 LSTM

記憶是個很奇妙的東西。他並不如我想像中那樣運作的。我們太受限於時間了，尤其是時間的順序...《異星入境》Louise Banks 昨天我們剛介紹完循環神經網...

milanochuang ‧ 2022-10-01 ‧團隊KnULPers_from_NCCU

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技術課堂筆記 - 深度學習 Deep Learning (1)

前導介紹說到深度學習，首先需要了解什麼是類神經網路和它的操作方法。類神經網路，顧名思義就是仿造人類的神經而去打造而成的演算法，讓其能夠透過像是神經傳導一樣接收...

minimindy ‧ 2021-10-18

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

當自然語言處理遇上深度學習系列第 16 篇

技術 [深度學習回顧] How Deep Would You Learn?

前言不知不覺，鐵人賽的賽程已經來進行了一半，每天發文使得生活過得非常充實。也感謝這裡的許多高手發表優質文章，讓第一次參賽又是跨IT領域的自己感到無比熱血。大家...

Friedrich1942 ‧ 2021-09-24

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技術筆記-回聲狀態神經網路(Echo state network)

更新紀錄: 2020/05/07-更新排版、代碼、參考文獻前言: ESN是RNN的一個變種，優點在於訓練速度比一般RNN快幾百倍(用回歸求解矩陣)。主要參...

a26833765 ‧ 2020-05-05

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鐵人賽 AI & Data DAY 13

機器學習模型圖書館：從傳統模型到深度學習系列第 14 篇

技術 14 淺層神經網路

為什麼大家到現在都這麼迷神經網路模型？我想主因不是因為他是模擬生物而來，他有一些更扎實的數學特性。我們前面講過各種線性模型，然後將他過渡到神經網路。今天要...

杜岳華 ‧ 2018-10-14

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鐵人賽 AI & Data DAY 11

機器學習模型圖書館：從傳統模型到深度學習系列第 12 篇

技術 12 從線性模型到神經網路

我們把線性模型們都大統一了。接下來就要進入到令人興奮的神經網路模型了！首先，我們先來介紹著名的感知器...嗯...前面不是介紹過了？喔喔！對喔！他長這個...

杜岳華 ‧ 2018-10-12

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鐵人賽 AI & Machine Learning

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 31 篇

達標好文技術 Day N+1：進一步理解『梯度下降』(Gradient Descent)

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...

I code so I am ‧ 2018-03-26

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 30

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 30 篇

達標好文技術 Day 30：完結篇 -- Machine Learning 工作前景與技能

前言當我們人生決定轉向，不能免俗的，一定要了解市場行情，免得誤入歧途，人財兩失。因此針對 Machine Learning 相關的工作進行了一番調查，除了工作...

I code so I am ‧ 2018-01-09

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 29

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 29 篇

技術 Day 29：機器學習的資料處理生命週期

資料處理流程(Process) 機器學習(Machine Learning)處理資料的生命週期(Life cycle) 與 Data Mining 是一致的，這...

I code so I am ‧ 2018-01-08

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 28

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 28 篇

達標好文技術 Day 28：小學生談『生成對抗網路』(Generative Adversarial Network，GAN）

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...

I code so I am ‧ 2018-01-07

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 26

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 26 篇

達標好文技術 Day 26：自動語音識別(Automatic Speech Recognition) -- 觀念與實踐(續)

前言上一篇我們舉了一個很簡單的範例，判斷聲音是bed、cat 或是 happy，實務上它可以應用在一些場域，例如，PowerPoint簡報時，我們可以用聲音下...

I code so I am ‧ 2018-01-05

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 25

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 25 篇

達標好文技術 Day 25：自動語音識別(Automatic Speech Recognition) -- 觀念與實踐

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...

I code so I am ‧ 2018-01-04

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 24

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 24 篇

技術 Day 24：銷售量預測(2) -- 『時間序列分析』技巧篇

前言上一篇我們以航空公司的每月乘客人數為例，使用 LSTM 模型預測下個月的乘客數，其中牽涉到『時間序列分析』(Time Series Analysis)一些...

I code so I am ‧ 2018-01-03

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 23

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 23 篇

達標好文技術 Day 23：銷售量預測 -- LSTM 的另一個應用

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...

I code so I am ‧ 2018-01-02

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 21

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 21 篇

技術 Day 21：自動擷取摘要(Automatic Text Summarization)

前言現在人身處網路時代，每天都會收到一堆LINE、Email、Facebook、Instantgram、...等等五花八門的訊息或網頁，花整天看都消化不完，只...

I code so I am ‧ 2017-12-31

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 20

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 20 篇

技術 Day 20：自然語言處理的一些術語介紹

前言筆者在作上一篇時卡住很久，因為，碰到很多術語，搞得頭暈腦脹，因此本篇花點時間將心得整理起來，與同好共享。內容大致如下：成效衡量指標(Metrics)：...

I code so I am ‧ 2017-12-30

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 19

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 19 篇

技術 Day 19：自然語言處理的預訓詞向量(Pre-trained Word Vectors) -- 站在巨人的肩膀上

前言我們在『Day 09：CNN 經典模型應用』討論到CNN的預先訓練好的模型，並在後續的篇幅，直接套用這些模型在『照片主體的相似性比對』、『畫風轉換』及『物...

I code so I am ‧ 2017-12-29

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 18

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 18 篇

技術 Day 18: 機器翻譯(Machine Translation)

目標今天我們要利用一個 seq2seq 模型，來作英中翻譯，它不是以傳統字典的查詢方式，而是利用 LSTM 演算法，讓機器自我學習，進而達到翻譯的功能。這個程...

I code so I am ‧ 2017-12-28

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 17

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 17 篇

技術 Day 17：GRU (Gated Recurrent Unit) 概念介紹與實作

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...

I code so I am ‧ 2017-12-27

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 16

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 16 篇

達標好文技術 Day 16：『長短期記憶網路』(LSTM) 應用 -- 情緒分析(Sentiment Analysis)

前言現在網友都勇於發聲，網路聲量高漲，往往會引領群眾的意向，引發巨大能量，影響國家命運，例如太陽花運動、埃及茉莉花革命，因此，輿情分析已經變成顯學，如何收集網...

I code so I am ‧ 2017-12-26

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 15

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 15 篇

技術 Day 15：『長短期記憶網路』(Long Short Term Memory Network, LSTM)

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...

I code so I am ‧ 2017-12-25

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 14

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 14 篇

達標好文技術 Day 14：循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)

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...

I code so I am ‧ 2017-12-24

技術 【Day 09】機器學習的訓練過程 - Part 1. 定義模型

技術 Day16 因為學習而聰明 - AUTOMATIC DIFFERENTIATION

技術 Day15 打造神經網路的咒語

技術 Day14 創建神經網路的魔法

技術 LLM Note Day 2 - 神經網路語言模型

技術 【Day 20】神經網路實作 Neural network implementation

技術 【Day 19】神經網路簡介與梯度下降法

技術 【NLP】Day 17: 每天成為更好的自己！神經網路也是！深度學習模型 GRU

技術 【NLP】Day 16: 跟你我一樣選擇性記憶的神經網路？深度學習：長短期記憶 LSTM

技術 課堂筆記 - 深度學習 Deep Learning (1)

技術 [深度學習回顧] How Deep Would You Learn?

技術 筆記-回聲狀態神經網路(Echo state network)

技術 14 淺層神經網路

技術 12 從線性模型到神經網路

達標好文 技術 Day N+1：進一步理解『梯度下降』(Gradient Descent)

達標好文 技術 Day 30：完結篇 -- Machine Learning 工作前景與技能

技術 Day 29：機器學習的資料處理生命週期

達標好文 技術 Day 28：小學生談『生成對抗網路』(Generative Adversarial Network，GAN）

達標好文 技術 Day 26：自動語音識別(Automatic Speech Recognition) -- 觀念與實踐(續)

達標好文 技術 Day 25：自動語音識別(Automatic Speech Recognition) -- 觀念與實踐

技術 Day 24：銷售量預測(2) -- 『時間序列分析』技巧篇

達標好文 技術 Day 23：銷售量預測 -- LSTM 的另一個應用

技術 Day 21：自動擷取摘要(Automatic Text Summarization)

技術 Day 20：自然語言處理的一些術語介紹

技術 Day 19：自然語言處理的預訓詞向量(Pre-trained Word Vectors) -- 站在巨人的肩膀上

技術 Day 18: 機器翻譯(Machine Translation)

技術 Day 17：GRU (Gated Recurrent Unit) 概念介紹與實作

達標好文 技術 Day 16：『長短期記憶網路』(LSTM) 應用 -- 情緒分析(Sentiment Analysis)

技術 Day 15：『長短期記憶網路』(Long Short Term Memory Network, LSTM)

達標好文 技術 Day 14：循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)

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技術【Day 09】機器學習的訓練過程 - Part 1. 定義模型

技術【Day 20】神經網路實作 Neural network implementation

技術【Day 19】神經網路簡介與梯度下降法

技術【NLP】Day 17: 每天成為更好的自己！神經網路也是！深度學習模型 GRU

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技術課堂筆記 - 深度學習 Deep Learning (1)

技術筆記-回聲狀態神經網路(Echo state network)

達標好文技術 Day N+1：進一步理解『梯度下降』(Gradient Descent)

達標好文技術 Day 30：完結篇 -- Machine Learning 工作前景與技能

達標好文技術 Day 28：小學生談『生成對抗網路』(Generative Adversarial Network，GAN）

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達標好文技術 Day 25：自動語音識別(Automatic Speech Recognition) -- 觀念與實踐

達標好文技術 Day 23：銷售量預測 -- LSTM 的另一個應用

達標好文技術 Day 16：『長短期記憶網路』(LSTM) 應用 -- 情緒分析(Sentiment Analysis)

達標好文技術 Day 14：循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)