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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

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

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

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 13

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 13 篇

達標好文技術 Day 13：『自然語言處理』(NLP) 概念介紹

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...

I code so I am ‧ 2017-12-23

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 12

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 12 篇

達標好文技術 Day 12：物體偵測(Object Detection) + 影像標題(Image Captioning)

圖. 影像標題(Image Captioning)，圖片來源：cs231n_2017_lecture11 Detection and Segmentation...

I code so I am ‧ 2017-12-22

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 11

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 11 篇

技術 Day 11：風格轉換(Style Transfer) -- 人人都可以是畢卡索

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...

I code so I am ‧ 2017-12-21

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 10

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 10 篇

達標好文技術 Day 10：CNN 應用 -- 找出相似的照片

前言上一篇我們詳細介紹了 VGG 16 模型的使用方法，現在，我們就來應用它來進行照片比對，根據照片內主體的相似度(Visual Similarity)判斷，...

I code so I am ‧ 2017-12-20

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 9

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 9 篇

達標好文技術 Day 09：CNN 經典模型應用

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...

I code so I am ‧ 2017-12-19

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 7

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 7 篇

技術 Day 07：撰寫第一支CNN 程式 -- 比較『阿拉伯數字』辨識力

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...

I code so I am ‧ 2017-12-17

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 6

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 6 篇

技術 Day 06：處理影像的利器 -- 卷積神經網路(Convolutional Neural Network)

『自然使用者介面』(Natural User Interface, NUI) 這一波的人工智慧在自然使用者介面(Natural User Interface,...

I code so I am ‧ 2017-12-16

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 5

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 5 篇

達標好文技術 Day 05：Keras 模型、函數及參數使用說明

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...

I code so I am ‧ 2017-12-15

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 4

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 4 篇

技術 Day 04：關於 Keras 的一些小技巧 -- 組態、模型存檔與實驗

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...

I code so I am ‧ 2017-12-14

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 3

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 3 篇

達標好文技術 Day 03：Neural Network 的概念探討

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，...

I code so I am ‧ 2017-12-13

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 2

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐系列第 2 篇

達標好文技術 Day 02：撰寫第一支 Neural Network 程式 -- 阿拉伯數字辨識

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...

I code so I am ‧ 2017-12-12

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