全民瘋AI系列 [深度學習與神經網路]
1. PyTorch 基礎介紹
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全民瘋AI系列 [深度學習與神經網路]
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1.基礎概念
1.基礎概念
1.1 迴歸分析
1.2 探索誤差的來源
1.3 梯度下降的原理
1.4 分類問題
1.5 邏輯迴歸
2.深度神經網路
2.深度神經網路
2.1 深度學習簡介
3. 卷積神經網路
3. 卷積神經網路
3.1CNN
3.2 ResNet 殘差神經網路
5.Transformer架構
5.Transformer架構
5.1 Transformer — Attention Is All You Need
5.2 Transformer 機制解說 (上)
5.3 Transformer 機制解說 (下)
TensorFlow 101 從零開始
TensorFlow 101 從零開始
TensorFlow 101 從零開始
既有文章
既有文章
TensorFlow 基礎介紹
0. 系列介紹與學習地圖
0. 系列介紹與學習地圖
0.1 TensorFlow 101 Cookbook 使用指南
0.2 Colab、GPU 與資料路徑設定
0.3 TensorFlow 專案標準流程
1. TensorFlow Keras 基礎
1. TensorFlow Keras 基礎
1.1 TensorFlow 與 Keras 基礎介紹
1.2 Sequential API
1.3 Functional API
1.4 Dense Layer 與 Activation
1.5 Compile、Fit、Evaluate、Predict
1.6 Callback 基礎
2. 資料前處理與 tf.data
2. 資料前處理與 tf.data
2.1 Train Validation Test 切分
2.2 數值資料正規化與標準化
2.3 類別資料編碼
2.4 圖片資料夾載入
2.5 文字資料向量化
2.6 tf.data 基礎
2.7 tf.data 效能優化
3. DNN 表格資料 Cookbook
3. DNN 表格資料 Cookbook
3.1 DNN Regression
3.2 Binary Classification
3.3 Multi-class Classification
3.4 Multi-label Classification
3.5 Imbalanced Classification
3.6 Mixed Feature DNN
3.7 Autoencoder Anomaly Detection
4. CNN 影像 Cookbook
4. CNN 影像 Cookbook
4.1 CNN Image Classification
4.2 自己的圖片資料集
4.3 Data Augmentation
4.4 Transfer Learning
4.5 Fine-tuning
4.6 CNN 過擬合處理
4.7 Grad-CAM 模型視覺化
5. 時間序列 Cookbook
5. 時間序列 Cookbook
5.1 LSTM Forecasting
5.2 GRU Classification
5.3 1D CNN Time Series
5.4 Time Series Anomaly Detection
5.5 LSTM、GRU、1D CNN 比較
6. NLP Cookbook
6. NLP Cookbook
6.1 TextVectorization
6.2 Sentiment Classification
6.3 LSTM Text Classification
6.4 CNN Text Classification
6.5 Transformer Text Classification
7. Transformer 入門
7. Transformer 入門
7.1 Attention 概念入門
7.2 Self-Attention from Scratch
7.3 Transformer Encoder
7.4 Vision Transformer
8. 訓練優化技巧
8. 訓練優化技巧
8.1 Callback
8.2 Learning Rate
8.3 Overfitting
8.4 Loss 與 Metrics
8.5 Hyperparameter Tuning
9. 模型儲存與部署
9. 模型儲存與部署
9.1 Save Load Model
9.2 TensorFlow Lite
9.3 TensorFlow.js
9.4 FastAPI Deployment
9.5 Batch Prediction
神經網路導論與實作
神經網路導論與實作
神經網路導論與實作
圖片資料與手寫數字辨識
傳統機器學習 Baseline：SVM 手寫數字分類
真實世界資料集：SVHN 街景門牌數字
第一個 TensorFlow Dense DNN
DNN 優化技巧與過擬合
CNN 影像辨識入門
模型比較與學習總結
PyTorch 101
PyTorch 101
1. PyTorch 基礎介紹
1. PyTorch 基礎介紹