類神經網路—啟動函數介紹(二): 回歸 vs. 分類: 線性函數與Tanh函數之原理探索
延續先前啟動函數的介紹,此處要再跟大家介紹兩個啟動函數,也就是linear和tanh函數。 線性函數的特性是x與y增長速度…
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今天跟大家分享機器學習遇到的問題,大致可分為兩個種類,也就是回歸和分類,我們需要先對所要面臨的問題去解析,看這個問題是對應…
學習率是在梯度下降法當中,一個關鍵的參數,調整得宜,才會使得類神經網路在訓練過程中,以較短時間訓練到最完美的階段。每篇文章…
本篇文章聽完李弘毅老師的講解之後有感而發,再透過自己的想法寫下來,因為ChatGPT尚未公開詳細作法,所以事實上李弘毅老師…
機器學習在訓練方法分三大類,有監督式學習,非監督式學習,強化學習,而本篇文章則是要講解監督式學習的訓練方法。 何謂監督式學…
前言 先前在梯度下降法的文章中有提到在步驟二的部分,是要求取當前權重的梯度,我們是直接給定了梯度往下做計算,也因此實際上會…
步驟1: 定義當前權重位置 一開始我們需要知道類神經網路的權重是多少,就算是初始計算也會給定初始值,有了當前權重,我們才會…
何謂梯度? 梯度基本上是用在多變數函數上的一個數學方法,對於多變數函數而言,每多一個變數就會多一個變數的斜率,梯度等於是描…
先前有提到過,AI方法就是企圖要去逼近真實世界運作模式,才能預測真實世界當中的情形。AI方法有許多種,我們以類神經網路而言…
什麼是Rule-based方法?什麼是AI方法? 真實世界存在一個運作模式,使得給定某個輸入後就會得到輸出的結果。而Rul…