技術 【Day 05】簡介與示範 Convolutional 與 Recurrent 神經網路

零、歷史背景 在 2014 年，也就是 Google 發表 TensorFlow 的隔年，Google 研究人員便嘗試在 TensorFlow 之中整合 CNN...

技術 【Day 25】循環神經網路 Recurrent neural network

今日大綱 什麼是循環神經網路? RNN架構 RNN缺點 程式碼 什麼是循環神經網路? 不同於一般的神經網路，RNN考慮了上一個神經元的輸出，適合應用於時間序...

技術 【NLP】Day 15: 圓圓圈圈圓圓～深度學習：循環神經網路 RNN

對啊，這也是一種世界。也是我心中的可能性。現在的我並不只是我，還可以有很多種自我。《新世紀福音戰士》碇真嗣 循環神經網路（Recurrent Neural...

技術 Day 25: 人工智慧在音樂領域的應用 (AI作曲 - 長短期記憶網路 LSTM )

昨天我們聊到了RNN與馬可夫模型在作曲上因為缺乏長期記憶的關係，導致在創作音樂上無法有效的理解曲式與結構而導致創作出來的音樂比較雜亂無章，今天我們就先來聊聊 長...

技術 Day 24: 人工智慧在音樂領域的應用 (AI作曲- RNN作曲)

循環神經網路（Recurrent neural network, RNN） 首先我們先來介紹循環神經網路（Recurrent neural network, R...

技術 [Day11] 以神經網絡進行時間序列預測 — RNN

本篇詳細介紹 RNN 並使用它進行時間序列預測 本日大綱 RNN 介紹 激活函數 RNN 的分類 時間序列預測實作 資料集介紹/目標 套件導入 資料前...

技術 [Day16] NLP會用到的模型(一)-前言

一. 神經網路 目前許多強大的NLP Model現在都是以神經網路為基礎的模型，所以需要先了解以及認識神經網路的架構，一個神經網路的圖如下，X經過一個Neuro...

技術 Day38 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班)，RNN

早上前2堂: RNN X_Data = ['good', 'bad', 'worse', 'so good'] y = [1.0, 0.0, 0.0, 1.0]...

技術 Day37 參加職訓(機器學習與資料分析工程師培訓班)，ResNet, RNN

ResNet架構 from tensorflow.keras import Input, Model from tensorflow.keras.layers...

技術 python RNN 實現八位元的二進制數加法運算

import copy, numpy as np np.random.seed(0) # compute sigmoid nonlinearity def s...

技術 Day 17 - 卷積神經網絡 CNN (2)- 戰國時代之版圖擴張

再看一次... 註:成功大學 連震杰教授 百家爭鳴 我們瞭解在1998 LeNet / 2012 AlexNet 之後，CNN相關技術及應用百家爭鳴1.Basi...

技術 【Day 07】RNN學習筆記 Part III

\祝我生日快樂/ Long Short-term Memory 以上都是以最基本的RNN延伸出的模型，但其實看到這裡可能會覺得很奇怪，因為如果前面的資料已經跑過...

技術 【Day 06】RNN學習筆記 Part II

RNN的特點在於輸出除了被當下的input影響外，之前input的東西也會被記憶在hidden layer的參數內，利用此參數可以記憶之前Input的內容，再將...

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...

達標好文 技術 [魔法陣系列] Recurrent Neural Network（RNN）之術式解析

Recurrent Neural Network（RNN）是神經網絡的一種，常應用在處理時間、空間序列上有強關聯的訊息，尤其在 NLP （Natural Lan...

技術 25 Recurrent model 之死

當大家正在開心的用著 RNN 跟 LSTM 等等模型之時，就有人跳出來了。 不要再用 RNN 為基礎的模型了！！ 就是這篇 The fall of RNN /...

技術 24 Recurrent neural network

接續上一篇。 Recurrent neural network 那大家所熟知的 RNN 是怎麼回事呢？我們把假設改了一下： 狀態都是 連續 的。 時間是離散的...