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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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
類神經網路—反向傳播法(四): 揭開反向傳播法神秘面紗 閱讀全文 »
前言 為什麼我們需要連續方程式呢? 其實在流體力學上,除了連續方程式,還存在許多方程式,為什麼我們需要這些方程
流體力學—連續方程式(一): 用一範例帶您了解連續方程式的樣貌 閱讀全文 »
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
類神經網路—反向傳播法(三): 五步驟帶您了解梯度下降法 閱讀全文 »
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
類神經網路—反向傳播法(一): 白話文帶您了解反向傳播法 閱讀全文 »
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
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? 閱讀全文 »
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
遞迴類神經網路(Recurrent neural network,RNN)介紹 閱讀全文 »
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
卷積類神經網路(Convolution neural network,CNN)介紹 閱讀全文 »
一般來說,我們習慣將鋰離子電池相關的裝置如3C產品任意擺放在各個位置,像是在家裡的時候可能會擺在桌子上,而出
是否可將鋰離子電池相關的行動裝置,如3C產品任意擺放? 閱讀全文 »
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
類神經網路(Deep neural network, DNN)介紹 閱讀全文 »
如下圖所示,人生是動態不斷改變的趨勢,如果完全沒有反思的機制,那就會像是第一個路徑,即便過了很多時間後,Me還是維持在Me代表自己完全沒有改變。
而當我們在不斷變動的人生當中,有了反思的機制,就會在不同時間點下,反思之後,不斷改進改變,就可以得到Me1,Me2…代表的是一直不斷變化的我。
那因為人生是不斷變動的趨勢,唯有自己在每個時間點下,不斷反思,改進改變才有可能讓我們活出自己最想要的人生!