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2022 iThome 鐵人賽
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AI & Data

TensorFlow 系列

內容主要圍繞深度學習與TensorFlow ，包含介紹、測試環境、實作範例⋯⋯

鐵人鍊成 ｜ 共 30 篇文章 ｜ 2 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
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DAY 21

[Day21] RNN的變形

Hi ! Day21 !為了應用於不同場景、需求，循環神經網路出現了新的變種。今天將介紹較常見的「雙向循環神經網路」和「深度循環網路」！ 雙向循環神經網路（B...

2022-10-06 ‧ 由 ishccya 分享
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DAY 22

[Day22] Adam演算法

Hi ! Day22 !今天要介紹的是最佳化-Adam演算法 Adam演算法 Adam optimizer為一個經典的隨機梯度下降的演算法，是一種最佳化演算法...

2022-10-07 ‧ 由 ishccya 分享
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DAY 23

[Day23] 最佳化 — 梯度下降法

Hi ! Day23 !今天要介紹的是最佳化 -- 梯度下降法 梯度下降法（gradient descent，GD） 梯度下降法（gradient desce...

2022-10-08 ‧ 由 ishccya 分享
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DAY 24

[Day24] 類神經回歸的metrics指標

Hi ! Day24 !今天要來介紹幾個可在TensorFlow中用於回歸問題的指標 均方誤差MSE 均方誤差MSE (Mean Squared Error)...

2022-10-09 ‧ 由 ishccya 分享
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DAY 25

[Day25] 類別特徵資料處理

Hi ! Day25 !今天要來介紹類別特徵與資料處理 — 編碼 什麼是類別特徵？ 類別特徵主要是指性別(男、女)、血型(A、B、AB、O)、城市、顏色等類似的...

2022-10-10 ‧ 由 ishccya 分享
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DAY 26

[Day26] 特徵值數據標準化

Hi ! Day26 !今天要來介紹特徵值數據的標準化和歸一化 標準化 特徵值數據的標準化是將特徵資料按比例縮放，透過韓式轉變，將數據資料落入某一特定（較小）...

2022-10-11 ‧ 由 ishccya 分享
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DAY 27

[Day27] 損失函數

Hi ! Day27 !今天要來介紹特損失函數 損失函數(Loss function) 在機器學習的領域中，損失函數(Loss function)是指一種將一...

2022-10-12 ‧ 由 ishccya 分享
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DAY 28

[Day28] TFRecord

Hi ! Day28 !今天要來介紹的是TFRecord! 什麼是TFRecord? TFRecord 由TensorFlow團隊所開發，其格式是一種可儲存序...

2022-10-13 ‧ 由 ishccya 分享
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DAY 29

[Day29]生成對抗網路（GAN）-- PART1

Hi ! Day29 !今天要來介紹的是「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN） 生成對抗網路介紹 生成對抗...

2022-10-14 ‧ 由 ishccya 分享
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DAY 30

[Day30]生成對抗網路（GAN）-- PART2

Hi ! Day30 !終於到完賽這天了！昨天介紹了生成對抗網路（GAN）是什麼與其應用，今天要介紹生成對抗網路（GAN）的種類 生成對抗網路（GAN）的種類...

2022-10-15 ‧ 由 ishccya 分享
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