類神經網路—啟動函數介紹(三): 掌握多元分類的核心技術：不可不知的softmax函數原理
今天來跟大家介紹的是softmax啟動函數，此函數是用在多元分類的問題。而sigmoid函數只能用在二元分類的 […]
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白話文人工智慧
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
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類神經網路—反向傳播法(五): 用等高線圖讓您對學習率更有感
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
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淺談最近非常火紅的ChatGPT背後可能原理機制為何?
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
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機器學習訓練原理大揭秘：六步驟帶您快速了解監督式學習的訓練方法
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。
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類神經網路—反向傳播法(四): 揭開反向傳播法神秘面紗
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
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類神經網路—反向傳播法(三): 五步驟帶您了解梯度下降法
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
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類神經網路—反向傳播法(一): 白話文帶您了解反向傳播法
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
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類神經網路—啟動函數介紹(一): 深入解析Relu與Sigmoid函數：如何影響類神經網路的學習效果？
啟動函數是什麼？ 在類神經網路的計算方式中，每一個類神經網路的節點，從輸入端給定後到輸出端，除了將不同的輸入端
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遞迴類神經網路(Recurrent neural network,RNN)介紹
為什麼要有遞迴類神經網路(RNN)? 舉個例子，假設我們要去看一則電影影評到底是正面的還是負面的，如果那一則電
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卷積類神經網路(Convolution neural network,CNN)介紹
卷積類神經網路主要是影像辨識的一種方法，這套方法是以AI為基礎，可透過大數據學習，可得到相當高的影像辨識精準度
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類神經網路(Deep neural network, DNN)介紹
本文語音介紹：Apple podcast連結，Sound on連結 類神經網路是什麼?為什麼最近很熱門？為什麼
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