鐵人檔案
詞向量模式基本概念 詞向量Word Vector = 詞嵌入Word Embedding:以固定維度向量的方式，利用詞與上下文關係Context Relatio...
句向量的特徵抽取 句向量Sentence Embedding:以句子為單位，以固定維數的向量來訓練學習與表示。 詞袋模式(BOW)家族 TF-IDF模型維...
注意力機制Attention Mechanism，簡稱AM** 是目前深度學習中非常重要的一個機制。 是個提升系統專注力的功能機制，可以架接在任何深度學習的模...
語言模型Language Model 一個模型透過對人類文字使用大量的學習後，一個能合理預測下一個詞句、能架構出順暢文句。 傳統主要的模型:N-gram、TF...
GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3) 一個基於Transformer Decoder無監督式學習、單向、大型...
語音辨識Voice Recognition 機器將人類的自然語言由聲音的音波訊號轉換成相對應的語言與語句的過程。 音訊處理 架構:①音訊Sound Signal...
語音合成Speech Synthesis=文字轉語音Text-to-speech(TTS) 輸入一段文字後，透過訓練學習與建立模型，將文字轉換成對應語音的技術。...
圖像分析 處理黑白辨識➜透過由黑到白0~255級來處理，因為它只會處理數字與矩陣來做計算。處理色彩辨識➜由三原色利用三維0~255向量來表示項素顏色。資料來源:...
接續昨天說的OD的兩種主要模型。 二階段的物件偵測演算法 R-CNN 架構:Selective Search+CNN+SVM 步驟:①使用選擇性搜尋法在整個...
視頻分析 追蹤物件動態的軌跡。分為:➊物件追蹤Object Tracking(OT) 一種技術用來追蹤視頻內物件的軌跡。 步驟:1.利用物件偵測來偵測第一則影...
