Backpropagation(BP) 倒傳遞法 #3 貓貓分類器-N層類神經網路

本文會以上篇內容(2層類神經網路)為基礎加深難度與實用性,因此這次將會實作可自定層數的類神經網路以及使用倒傳遞法(Back propagation, BP)優化的方法。這次的模型作法也是使用邏輯回歸(Logistic Regression)建立貓貓分類器。當然,你想換成別種圖片也是OK的。

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Backpropagation(BP) 倒傳遞法 #2 貓貓分類器-2層類神經網路

本篇會介紹在機器學習(machine learning)與深度學習(deep learning)領域裡很流行的倒傳遞法(Back Propagation/ Backpropagation, BP)的演算法流程與實作方法:正向傳遞(Forward pass)、反向傳遞(Backward pass)、邏輯回歸(Logistic regression)
除此之外,本篇會用簡易的2層類神經網路建立一個『貓貓分類器』。

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使用 Ubuntu 作為 深度學習/機器學習/人工智慧之 平台

人工智慧相關的新興職業將會在未來五到十年內爆炸式增加,尤其一個更是未來不可或缺的職業——“AI訓練師”。(正面迎擊人機合作的時代:AI時代3大關鍵人才)
小弟我是不太敢確定AI訓練師這個職業會不會在台灣火熱地成長,不過,很確定的是以全球來說,至少中國、歐美、新加坡絕對是如此!
如此明顯的大趨勢之下,還不來學學這些新東西嗎?

本篇文章之目的為詳列系統環境建置的步驟、相關文章以及相關troubleshooting!
【環境建置】:Ubuntu 17.10 + CUDA Toolkit 9.0 + cuDNN + Anaconda 3 + Python 3.5 + Tensorflow
【相關文章】:Python基礎教學

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