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AI & Machine Learning

以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐 系列

鐵人鍊成 共 31 篇文章 | 222 人訂閱 訂閱系列文
DAY 11

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...

2017-12-21 ‧ 由 I code so I am 分享
DAY 12

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...

2017-12-22 ‧ 由 I code so I am 分享
DAY 13

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...

2017-12-23 ‧ 由 I code so I am 分享
DAY 14

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...

2017-12-24 ‧ 由 I code so I am 分享
DAY 15

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...

2017-12-25 ‧ 由 I code so I am 分享
DAY 16

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...

2017-12-26 ‧ 由 I code so I am 分享
DAY 17

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...

2017-12-27 ‧ 由 I code so I am 分享
DAY 18

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...

2017-12-28 ‧ 由 I code so I am 分享
DAY 19

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...

2017-12-29 ‧ 由 I code so I am 分享
DAY 20

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)...

2017-12-30 ‧ 由 I code so I am 分享