如果說，我今天要訓練輸入是圖片，而且我想做資料擴增(data augmentation)，那有沒有一個比較好的讀取方式呢？今天就要來跟大家介紹 TFRecord...
前言 Autoencoder 是一個非常重要的模型，它是很多進階模型的基礎，例如風格轉換(Style Transfer)、影像分割(Image Segmenta...
今天要介紹的東西，可能很多新手寫錯了都還不知道，包括我早期使用時，大家可以檢視一下自己的模型。不知道大家還不記得 day10 所介紹的 batch normal...
前言 由於 Keras 的引進，使得 Tensorflow 架構變得有點疊床架屋，到底要遵從哪一路徑學習，常令初學者感到困擾，因此，對 Tensorflow 其...
Colab連結 今天要探討的主題在模型從CNN Layer 轉變成 Dense Layer 時，使用 GlobalAveragePooling (GAP) 與...
Colab連結 通常在 model.compile() 時，我們要指定這個訓練應該要使用哪種 loss 來計算，前面幾天我們比較了各種 cross entrop...
Colab連結 接著昨天討論到的 Cross Entropy ，今天把重點放到了 BinaryCrossEntropy 上，顧名思義，之所以叫 Binary 就...
前言 接著，我們來嘗試安裝 Tensorflow 在 Ubuntu 上，對於不少人來說，這是遠端工作的第一選擇。 一篇重要的雙系統筆記與安裝前置作業，有需...
今天開始，我們來聊聊非監督式的學習。前面所提的演算法，大部分都是監督式學習，也就是通常都是Label好的資訊 (Ex: 透過已經蒐集到的股價資訊或者已經Labe...
前言 2016年AI圍棋軟體AlphaGo連續擊敗韓國及中國等世界頂尖的好手，使得它背後的演算法 -- 強化學習(Reinforcement Learning)...
Colab連結 一般我們在做機器學習任務時，在模型裡計算的資料型態採用的是 float32 (即佔用32的bits或4個bytes)，而 Nvidia 與 Ba...
前言 TensorFlow 在去年就不斷的promote v2.0 版，到底它改善的方向有那些呢? 正式版何時release? 整理一些馬路新聞與大家分享。 市...
前言 有了App介面和tflite model with metadata之後，App的核心功能!靈魂!終於要被我實現了! 影像辨識程式碼實作 載入深度學習...
參考網站1 參考網站2參考網站3 再進入手寫變識前最後要來定義Loss function，這邊使用Cross entropy。對於Cross entropy的作...
今天來實作昨天討論的AutoEncoder，簡單複習一下，AutoEndoer的架構其實就如同下圖source Input 資料後，會放到Neural Netw...
0. 前言 距離真正完成表情辨識的App，只差把辨識圖像的功能實作出來，在這裡我們必須將Day21存好的TFLite模型拿出來，製作出含有metadata的TF...
前面我們介紹了影像辨識的資料前處理方法，今天就要開始教大家架設一個神經網路，並將資料丟入來看看實際的效果，還不了解神經網路的運作概念可以先參考DAY19喔~...
Colab連結 大家應該聽到爛了，學習率（Learning rate）指的是模型每做完一次 back propagation 後產生的 gradient 再乘上...
Anaconda+Tensorflow+keras 硬體環境 OS: Ubuntu16.04 CPU: I7 8700k GPU: 1080ti 下載並安裝 A...
前言 Dropout 方法可以解决 overfitting(過度學習，過度擬合)，以下介紹TensorFlow Dropout技術。 說明 Dropout是一種...
前言 上次介紹用來辨識的CNN，這次要介紹影像風格轉換，而這裡使用[2]所介紹到的VGG19模型來訓練，順便練習一下如何載入訓練好的模型。而使用訓練好的模型特徵...
前言 這次使用了之前介紹的CNN模型下去修改。主要參考[1]李弘毅老師的影片(內容圖文並茂)，和[3]是屬於比較少圖片說明，但兩者其實大同小異，如果喜歡看公式可...
2. VGG 實作(tensorflow) 2.1 南無觀世"import"啥？ import itertools from sklearn...
Colab連結 雖然 Tensorflow 提供了幾個預訓練模型讓我們可以很快的完成訓練任務，但是有時候想做一需實驗時(比如說微調 mobilenet 的 CN...
這幾年AI及工業4.0風起雲湧，報章雜誌紛紛報導，連一些大老闆打高爾夫球時，彼此都要聊聊AI及工業4.0，但台灣很多工廠目前還停留在工業3.0，一步步地導入才...
前言 前一篇介紹了強化學習初步的概念，並且採隨機策略測試一下，隨機等於沒有策略，這次我們實際擬定一些策略，說明強化學習的真正作法。之後再介紹各種演算法的進化及其...
前言 前一篇利用【資料增補】(Data Augmentation)技術，擴增訓練資料，對於準確率是否有真的提升嗎? 這次，我們就來實作一個具有書寫介面的桌面程式...
前言 在機器學習當中KNN算是簡單的算法之一，但KNN穩定度是非常不穩定的，主要取決於K的設置，但K不是越大也不是越小越好，所以這就是我們困擾地方之一，還有KN...
前言 之前發過[筆記]深度學習(Deep Learning)-神經網路學習，而這次讀了[2]這本書發現Adam地方有小錯誤也少了推導公式，而才剛開始讀這本書就能...
前言 這次使用Tensorflow不熟花了比較多時間(一直找官網API....)，我想很多人都有點痛恨用個迴圈就能快速解決了但在python中迴圈的速度其實就並...
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