鐵人檔案
在資訊蓬勃發展的年代，寫一個基礎的小程式已經變成年輕世代共同擁有的基本能力，然而身為小小資訊人的我，雖然有著比非資訊相關科系更多的程式練習時間，但總覺得所學與未來產業所需仍有一小段的落差(或許是我學的不夠深入)，不過藉由這次鐵人賽的30天自主學習，我想學習AI這個近年來相當熱門的主題，這次我選擇PyTorch作為這次AI相關的軟體，主要是因為它作為特斯拉與Uber的相關應用十分著名，加上PTT上大神們的推薦，因為是初學的緣故我選擇做一些相關套件的學習與應用。
以PyTorch實作卷積神經網路模型 MNIS手寫數據 import torch import torch.nn as nn import torch.ut...
循環神經網路(RNN)是一種擅長於處理序列資料的神經網路,主要的運用領域包含自然語言處理以及手寫辨識...等.循環神經網路與前面提到的那些神經網路最大的差異,就...
以PyTorch實作循環神經網路模型(分類) MNIST手寫數據載入 import torch from torch import nn import to...
以PyTorch實作循環神經網路模型(迴歸) 訓練所需的數據以sin函數的曲線預測出cos函數的曲線 import torch from torch imp...
LSTM循環神經網路是一種改良一般循環神經網路的時間循環神經網路.它的出現便是為了解決循環神經網路中,難以保持長期記憶的這個問題.Google公司也利用LSTM...
以PyTorch進行LSTM循環神經網路的實作 MNIST手寫數據載入 import torch from torch import nn from tor...
自動編碼器(AutoEncoder)主要是用來處理沒有標記特徵的資料,因此自動編碼器常被用於深度學習中的非監督式學習及半監督式學習,用來將資料進行降維與資料特徵...
以PyTorch進行自動編碼器的實作 MNIST手寫數據載入 import torch import torch.nn as nn import torch...
生成對抗網路(GAN)是非監督式學習的一種方法,主要由兩個神經網路(鑑別網路及生成網路)構成,透過兩者相互對抗產生結果.生成對抗網路可以想像成真畫鑑定師與仿畫家...
不知不覺中這次的鐵人賽也到了尾聲,也代表著這學期課程中老師要求的30天自主學習告一段落了,真的是鬆了很大一口氣XD.雖然這30天裡我可以說是每天都被要發布的學習...
