近年來,不管大小AI教學,越來越多人使用深度學習框架(Deep learning framework)來輔助建立模型和系統。然而,沒有深度學習框架就一定不能做AI教學的實作?
本次將使用LibreOffice 做為整個AI學習以及建模的主要工具,會搭配一些Python,但是絕對不存在 TensorFlow、 PyTorch這些主流框架的使用,可能會用一些數學及繪圖函式庫如Matplotlib 、Scipy、Numpy 等。
有了二分類模型,多分類模型就只是組合一些不一樣的函數而已了,這次還不會實際的去構建一個多分類模型,只會把一些需要的基本函數和工具先檢視一下,方便下次建模使用
從二分類問題到多分類問題,除了輸出的方式從一個值變成一個向量,會連帶的讓偏微分權重也發生改變,MLP因為有隱藏層,因此對於多分類模型會遇到第一個門檻,就是求解那...
隨著問題的困難度提高,模型的複雜度也是隨之增加,帶來的不只是計算公式困難度提高,還有新的問題產生,這些在套件中也就是調一個數值的事情,在這裡我希望能一步一步的透...
優化器這一塊,也是最常見的題目之一,今天不談那些複雜的東西,只會用一個小問題,來帶大家看到優化器的運作方式,看看我們為什麼需要它,以及對實際上和一般梯度下降的比...
Spiral 問題剛好是簡單的神經網路模型解不太出來,但是增加幾個權重數量後就可以解開的問題,是良好的進階題,因此可以用來檢驗模型是否夠進一步的分類有點小複雜的...
從這裡開始進入圖片單元,開篇先了解一下圖片資料的格式,以及本次的示範資料MNIST8的結構,這個資料是我從scikit-learn 中抓的資料集,同樣也是圖片分...
用Multilayer perceptron(MLP)做,圖片分類,和之前的做法大同小異,但是過大的矩陣會使得在試算表上面建立模型越來越困難,從這裡開始會漸漸引...
在這個單元開始,我們可以嘗試前往深度學習的道路,為了加速運算使用了NumPy ...... 好吧,雖然號稱是LibreOffice 實作,其實是NumPy套了層...
學習CNN中的卷積,可以先從計算輸出大小開始, 這個公式的每一個值都代表著卷積運算的一個結構變化,在這次的影片中,我們可以循序漸進,甚至可以不寫一個程式把他做...
Max pooling 是一個操作簡單,功能卻很強大的神經網路結構,我在學習Max pooling的時候,苦思了很久都無法理解它的結構為什麼有作用,最後是Hun...