梯度下降法—五步驟帶您了解
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…
反向傳播法: 淺談梯度
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…
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…
Rule-based v.s. AI方法比較
什麼是Rule-based方法?什麼是AI方法? 真實世界存在一個運作模…
類神經網路—前向傳播法
前向傳播法是什麼？ 前向傳播法是用在當類神經網路已經訓練完畢的時候，給定…
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…
類神經網路—揭開網路架構調整秘辛
我們一般會運用類神經網路去描述我們想知道的真實世界中輸入與輸出之間的關係…
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…
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…
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…