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AI & Machine Learning

探索 Microsoft CNTK 機器學習工具 系列

Microsoft 運算網路工具組 (CNTK) 是一個非常強大的命令列系統可以預測系統建立類神經網路。我們逐步來安裝 CNTK、 設定示範預測問題、 建立類神經網路模型、 做出預測,以及解譯分析結果。

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 18 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

Windows上的深度學習

Introduction 深度學習在機器學習領域是一套相對較新的技術,已經顯示出能夠很好地概括一系列問題的能力,甚至可以解決以前被認為無法解決的一些問題。 人們...

2017-12-20 ‧ 由 HO-HSUN 分享
DAY 2

在您的Windows上安裝CNTK

Introduction Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)支持64位Windows平台。這裡建議您安裝已經預先編譯的CNTK。...

2017-12-21 ‧ 由 HO-HSUN 分享
DAY 3

機器學習與深度學習的基礎

Introduction 深度學習(Deep Learning)是機器學習(Machine Learning)的一個新領域,是一個從資料中學習的演算法,其目的在...

2017-12-22 ‧ 由 HO-HSUN 分享
DAY 4

使用 C#/.NET 操作 CNTK

Introduction CNTK 為 C# 提供了 CNTKLib 名稱空間,建立.NET應用程式時可以使用,CNTK函式庫可以透過NuGet取得。 Visu...

2017-12-23 ‧ 由 HO-HSUN 分享
DAY 5

Python 的基礎

Introduction Python 是一種物件導向的程式語言,在 Python 中函式也是物件,大小寫不同視為不同物件。 強型別的動態程式語言,不需要明確地...

2017-12-24 ‧ 由 HO-HSUN 分享
DAY 6

CNTK 基礎

Introduction CNTK 包含了一些常見深度學習架構的實作,例如卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)、...

2017-12-25 ‧ 由 HO-HSUN 分享
DAY 7

邏輯迴歸

Introduction 邏輯迴歸(Logistic regression)是一種演算法,用於監督式學習(Supervised learning)能夠有效解決分...

2017-12-26 ‧ 由 HO-HSUN 分享
DAY 8

前饋神經網路

Introduction 前饋神經網路(Feedforward Neural Network)是最簡單的神經網路模型,資料經由輸入層通過隱藏層(hedden l...

2017-12-27 ‧ 由 HO-HSUN 分享
DAY 9

MNIST 手寫數字資料集

Introduction MNIST 是一個手寫數字的圖像資料集,我們將用於圖像辨識的範例之中。 MNIST 資料集,可至 THE MNIST DATABASE...

2017-12-28 ‧ 由 HO-HSUN 分享
DAY 10

MNIST 手寫數字資料集:邏輯迴歸模型

Introduction 我們使用 MNIST 資料集訓練一個邏輯迴歸模型。 MNIST 資料集是由手書圖像和背景噪音組成,常用於機器學習訓練和測試的教學。 光...

2017-12-29 ‧ 由 HO-HSUN 分享