鐵人檔案
一個打算在一個月內修完吳恩達教授在 Coursera 上的 DeepLearning specialization (Course 4: Convolution Neural Network / Course 5: Sequence Models）的瘋狂行程，並使用 Tensorflow 建立視覺與自然語言常用的模型（讀者請注意，請不要輕易嘗試這個瘋狂課程表，因為筆者已經事先聽過大部分的 lectures 了，而且曾修過相關主題的課程，並且是 tensorflow 幼幼班使用者）。
就如同所有自然生物的起源，都可追溯自單細胞生物，現在最火熱的深度學習，細細追溯它的起源，也從一個單一的神經元開始。在 1943年 McCulloch 和 Pit...
談完了類神經網路的源起，我們還得提到另外一個線性模型分類器，才能真正的開始進入深度學習的領域中 。這個線性模型分類器，就是邏輯迴歸（Logistic Regre...
在上一篇中，利用了 Tensorflow estimator API 建立了一個 Logistic Regression 分類器。但是相信大家還是一頭霧水，這個...
有了良好的資料前處理和特徵工程，仍舊不能讓機械產生學習。能夠讓機械產生學習，仰賴的是一個最佳化的演算法。 LinearClassifier 預設最佳化演算法是...
過度擬合在（overfitting）機械學習中是非常常見的問題，尤其是對於像類神經網路這樣具有許多可調參數（hyper-parameter）的大型模型。 到底什...
一個深度學習架構通常包含了以下架構： 在上圖中，我們可以看到粗略分為屬於軟題相關的如，使用者 API（User API），執行系統單元（System comp...
今天我們終於要建構的一個類神經網路，這一個類神經網路被稱為多層感知分類器（Multiple Layer Perceptron），是對應的一開始所介紹的感知器（p...
今天終於來到了這個系列的第一部分的尾聲，讓我們先來簡短的回顧，這一部分介紹了些什麼： 最佳化演算法：一個能夠對使用者所定義的 loss function，求得最...
類神經網路學門中，除了感知器所用的人工神經元，另外一個由生理現象引發靈感的網路結構，則是 1989 年由 Yann LeCun 所提出 Convolution...
在今天的文章一開始，我們先看一些經典的 Convolution Network (CNN) 架構，以瞭解 CNN 對於電腦視覺研究的貢獻。經典的網路包括了：Le...
