Skip to content
李彼德之家

李彼德之家

簡單學工具、寫程式,讓技術成為生活好幫手!

  • 首頁
  • 網站介紹與狀態
  • 白話文人工智慧Expand
    • 技術新知
    • 類神經網路系列
    • 語言模型
    • 機器學習
    • 其他
  • 數位工具教室
  • 簡單學程式
  • 工具資源
  • 夥伴連結
  • 其他Expand
    • 白話文科技
    • 生活分享
李彼德之家
李彼德之家
簡單學工具、寫程式,讓技術成為生活好幫手!

反向傳播法

等高線圖講解學習率
白話文人工智慧 | 科技知識分享 | 類神經網路系列

等高線圖講解學習率

ByPeter 13 2 月, 202316 5 月, 2025

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…

Read More 等高線圖講解學習率Continue

揭開反向傳播法神秘面紗
白話文人工智慧 | 科技知識分享 | 類神經網路系列

揭開反向傳播法神秘面紗

ByPeter 21 1 月, 202316 5 月, 2025

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…

Read More 揭開反向傳播法神秘面紗Continue

梯度下降法—五步驟帶您了解
白話文人工智慧 | 科技知識分享 | 類神經網路系列

梯度下降法—五步驟帶您了解

ByPeter 8 1 月, 202316 5 月, 2025

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…

Read More 梯度下降法—五步驟帶您了解Continue

反向傳播法: 淺談梯度
白話文人工智慧 | 科技知識分享 | 類神經網路系列

反向傳播法: 淺談梯度

ByPeter 24 12 月, 202216 5 月, 2025

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…

Read More 反向傳播法: 淺談梯度Continue

白話文帶您了解反向傳播法
白話文人工智慧 | 科技知識分享 | 類神經網路系列

白話文帶您了解反向傳播法

ByPeter 4 12 月, 202216 5 月, 2025

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…

Read More 白話文帶您了解反向傳播法Continue

什麼是類神經網路(Deep neural network, DNN)? 從原理到應用的完整解析
白話文人工智慧 | 類神經網路系列

什麼是類神經網路(Deep neural network, DNN)? 從原理到應用的完整解析

ByPeter 16 8 月, 20227 6 月, 2025

本文語音介紹:Apple podcast連結,Sound on連結 類神…

Read More 什麼是類神經網路(Deep neural network, DNN)? 從原理到應用的完整解析Continue

近期文章

2025 年 6 月
一 二 三 四 五 六 日
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30  
« 5 月    

最新文章

  • LLaMA 是什麼?Meta 開源語言模型完整介紹與應用說明
  • 學生評語產生修改器—評語修改Prompt複製工具
  • Python pip 常用指令整理:安裝、查詢、升級、移除一次學會
  • 學生評語產生器—智慧教師評語輔助工具
  • 如何用Gamma快速產生簡報PPT?

文章分類

  • 其他
  • 力學
  • 工具資源
  • 技術新知
  • 數位工具教室
  • 機器學習
  • 生活分享
  • 白話文人工智慧
  • 白話文科技
  • 科學基礎
  • 科技產品
  • 科技知識分享
  • 簡單學程式
  • 語言模型
  • 鋰離子電池
  • 類神經網路系列

網站統計

  • 0
  • 177
  • 108
  • 414
  • 189
  • 2,581
  • 14,785
  • 112,091
  • 165,470
  • 64,181
  • 113
  • 4
  • 17 6 月, 2025

李彼德粉絲專頁

最熱門的內容

  • 什麼是類神經網路(Deep neural network, DNN)? 從原理到應用的完整解析 (8,063)
  • Rule-based v.s. AI方法比較 (7,746)
  • Rule-based method是什麼? 與Machine Learning的差異為何?它們的應用場景是在哪裡? (6,043)
  • Softmax函數原理—多元分類核心技術 (5,327)
  • 大型語言模型(large language model, LLM) :微調技巧(fine-tuning) (4,533)
  • 深入解析Relu與Sigmoid函數:如何影響類神經網路的學習效果? (4,510)
  • 遞迴類神經網路(Recurrent neural network,RNN)介紹 (4,224)
  • 分群演算法(cluster analysis) (4,054)
  • 從BERT到GPT模型帶您綜觀大型語言模型(LLM):編碼器(Encoder-only),編碼器解碼器(Encoder-Decoder),解碼器方法(Decoder-only) (3,931)
  • 類神經網路—前向傳播法 (3,880)
  • ChatGPT背後可能原理機制為何? (3,799)
  • 卷積類神經網路(Convolution neural network,CNN)介紹 (3,751)
  • Transformer核心原理: 從三個Multi-Head Attention角度,白話文範例帶您了解 (3,650)
  • Attention機制的關鍵概念—Query, Key, Value用類比法帶您快速了解 (3,646)

© 2025 李彼德之家 - WordPress Theme by Kadence WP

  • 首頁
  • 網站介紹與狀態
  • 白話文人工智慧
    • 技術新知
    • 類神經網路系列
    • 語言模型
    • 機器學習
    • 其他
  • 數位工具教室
  • 簡單學程式
  • 工具資源
  • 夥伴連結
  • 其他
    • 白話文科技
    • 生活分享
Search