多層人工神經網路從零開始的實作與MNIST資料集訓練 簡介 在本篇文章中，我們將實作一個簡單的多層感知機（MLP）模型，並使用MNIST資料集來進行訓練。MNI...
Chap4 資料預處理：建立優質的訓練數據集 資料的質量及其所包含的有用信息量是決定機器學習算法學習效果的關鍵因素。因此，在將資料餵給機器學習演算法之前，檢查和...
機器學習分類器導覽總結 在本章節中，學習了許多用於解決線性和非線性問題的機器學習算法。本摘要將進一步解釋這些演算法的優勢與應用。 1. 決策樹（Decision...
Week 1 Lecture: Introduction to Machine Learning Part 1: Title Introduction to...
在本節中，我們將深入探索如何使用深度學習中的循環神經網絡（RNN），特別是長短期記憶網絡（LSTM），來進行時間序列數據的預測。我們將使用PyTorch框架，從...
昨天我們一起瞭解了什麼是NLU，為什麼Chatbot需要NLU。那我們一樣來個小程式，來介紹我們如何使用BERT來觀察語言模型是怎麼理解我們所說的話~ 下載並安...
因為微軟提供的DialoGPT只支援英文，若你用中文跟它聊天，它會不了解語義，會胡亂輸出。 為了能用中文跟DialoGPT對談，我們可以使用Huggingfac...
講了四天的課，我們來做個簡單的實作我們更改微軟上傳在Huggingface的microsoft/DialoGPT-medium範例，來建立簡單的AI聊天室。 首...
在現代的 AI 應用中，圖像分類是一個常見且重要的任務。 透過 Kubernetes，我們可以部署一個可擴展的圖像分類系統，並使用 ResNet18 模型來處理...
本篇將會使用 Pytorch 官方所撰寫的 code 進行流程介紹 Pytorch 訓練流程 Custom Dataset: 定義數據集，讀取圖片和標籤。...
樣本資料準備 ''' Hyperparameters: These values define the architecture and behavior of...
安裝Pytorch pip3 install torch torchvision torchaudio 或在Conda環境可以使用以下程式碼： conda i...
今日份 Ferris 昨天以 ML 系統設計來看模型開發的各個面向，今天我們用 MNIST 來示範 Rust 怎麼訓練與輸出模型。所以今天的擬人化 Ferris...
前面的部分與之前的程式碼相同，解析 csv 的資訊： import pandas as pd import numpy as np import os from...
今天嘗試自己建立模型，並且用昨天創建好的資料來訓練，首先引入需要用到的模組： from torch import nn import torch 辨識要使用的...
今天介紹的內容與 Day11、Day12 很像，我們需要建立資料集還有 DataLoader，首先我們先引入需要用到的套件，並且定義資料處理的流程： from...
本日內容 CMakeLists.txt cmake Module Directory torch Library Platform-Specific...
在實際應用中，很少有人從頭開始訓練一個完整的卷積神經網絡（使用隨機初始化），因為擁有足夠大的數據集相對較罕見。相反，通常會在非常大的數據集上（例如ImageN...
在圖像處理中，可以對圖像進行降採樣以減少像素數量，從而減少圖像的大小，而仍然保留足夠的細節以進行分析或顯示，平均池化(average pooling)和最大池化...
之前有介紹過，在nn.Linear線性層中，輸入的圖片會攤平成 1D 的向量，並與權重進行矩陣相乘，模型輸出張量的值代表：針對該輸入圖片，求出所有像素的加權總合...
Day 17 煉丹爐開始煉丹啦 - 訓練神經網路 介紹整個訓練的流程，但是準確率大概在 75% 左右就到極限了，因此今天加入了卷積神經網路。 定義網路時會寫兩個...
今天先介紹怎麼把模型存下來，神經網路在訓練的時候所有權重都是存在記憶體中的，只要程式或電腦關掉這些資料就會消失，因此我們必須將這些訓練好的資訊存到硬碟中。 Py...
現在我們有了一個模型和數據，是時候通過優化模型的參數來訓練、驗證和測試我們的模型了。訓練模型是一個迭代的過程；在每一次迭代中，模型對輸出進行猜測，計算其猜測的錯...
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...
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...
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，...
今天介紹在影像中常見的資料前處理和資料增生(Data augmentation) 資料前處理：如果資料是自己收集的，多少會有一些缺失值、重複數據、異常值等。...
今天介紹如何創建一個 DataLoader，它的用途是在每次模型學習時將要學習的資料搬到模型裡，首先我們先指定存在硬碟中的資料夾路徑： train_path =...
準備好資料集後(Day10)，接下來我們要使用 torchvision 中的 datasets 建立資料集，首先要匯入相關套件： from torchvisio...
昨天介紹了 pytorch 的基本單元 tensor，那麼我們要如何應用現實中的資料呢？可以思考一下，我們平常用了哪些器官來認知這個世界呢？有眼睛、耳朵、肌膚等...
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渴望脫魯的SWE
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彼得叩叩
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