鐵人檔案
整個系列將從0開始帶領讀者一步步了解AI技術，讓AI更貼近每個人的日常生活。具體內容涵蓋影像與電腦視覺中AI/機器學習/深度學習相關的數學概念介紹、經典論文導讀、pytorch實戰與熱門技術分享。
前言 在之前的系列中，我們介紹了微積分這個工具在AI模型當中的應用，也介紹了兩種AI模型架構：MLP與CNN。為了之後可以討論更多不同的AI模型，今天我們要來...
前言 昨天的內容我們討論了AI領域中機率與統計可能會應用在哪些方面，今天我們將接著往下討論，藉由訓練資料集所訓練出來的模型，是否能在實際應用中有好的表現？...
前言 在之前的系列中，我們從最基礎的AI模型架構以及AI怎麼學習，一路討論到在影像任務中佔據霸主地位許多年的CNN架構。接下來的系列我們會著重在經典CNN架構...
前言 昨天我們講了一些歷史故事，主要是在介紹CNN界的兩位始祖：LeNet與AlexNet，一來是讓大家知道CNN的歷史比我們想像的還要久，二來也是藉由他們說...
前言 之前(https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10330192)我們有稍微提到AlexNet利用了與以往不同的激勵函...
前言 之前我們介紹過CNN中的始祖：LeNet-5與AlexNet(https://ithelp.ithome.com.tw/articles/1033019...
前言 昨天我們介紹了繼LeNet-5與AlexNet之後的經典CNN模型：VGG，透過使用小捲積核取代大捲積核的方式，讓模型可以設計得更深更廣，也減少了一些參...
前言 自從1998年LeNet-5的問世，以及2012年異軍突起在ImageNet比賽上展露頭角的AlexNet之後，VGG架構的出現讓CNN的設計進入一個新...
前言 昨天我們只有大致帶過ResNet的整體架構，內容基本上都是聚焦在殘差(Residual)架構上，今天我們會重新看一次ResNet模型的整體架構，並且利用...
前言 今天我們要來講一個新的東西：自編碼器，它用到的是「非監督式學習」的概念，這和之前我們討論的內容都不太一樣，所以內容上會分成兩天來介紹，讓大家更好的吸收！...
