[NLP] Word Embedding 筆記
Word Embedding (詞嵌入) 是自然語言處理 (NLP) 當中經常會使用到的一種『技術』，其核心概念為『將文字轉成數值型態』。這有什麼好處呢？比如說在類神經網路的模型訓練當中，我們沒有辦法直接將『文字』帶入其中進行運算，畢竟類神經網路的基礎建立在神經元通過權重運算輸出結果。
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[Machine Learning][Python] 最簡單的物體辨識套件：ImageAI
需要事先聲明，這篇文章的教學是從： https://towardsdatascience.com/object-detection-with-10-lines-of-code-d6cb4d86f606 這個網站所學習的。大家也可以直接去那個網站學習。
另外，這裡是開發員的 Github，我已經非常敬仰地獻上我的 Star XD
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[Linux] 在 Ubuntu 18.04 上安裝 CUDA、CuDNN
如果今天我們的電腦上有好的 GPU，那麼，我們通常都很希望這可以拿來進行深度學習。基本上安裝相關的環境並不複雜，通常第一次嘗試也只需要幾個小時就可以上手。
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[PyTorch] Image: 利用生成對抗網路 DCGAN 生成圖片
今天我將紀錄如何使用 DCGAN 來實做簡單的『生成圖片』模型。本來我想要用美味的點心圖片來示範（我確實地下載了五十萬張點心圖片），但奈何效果不怎麼好，最後還是用回了官方示範的 CelebA。
Read More »[PyTorch] Image: 利用生成對抗網路 DCGAN 生成圖片[PyTorch] Audio: PyTorch 中的音訊處理模組 torchaudio
正如同大家所熟悉的那樣，torchvision 是 PyTorch 內專門用來處理圖片的模組 —— 那麼我今天要筆記的 torchaudio，便是 PyTorch 中專門用來處理『音訊』的模組。
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[Machine Learning] Tanh 函式介紹與程式實作
Tanh，又稱為雙曲正切函數，基本的定義如下：
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[Machine Learning] softmax 函式介紹與程式實作
Softmax
Softmax 函式，又被稱為『歸一化指數函數』，基本上是將一組向量（就好比說我們 Machine Learning 最後輸出的預測結果有多個分類，每個分類有著一個分數）映射為每個向量當中的元素都位於 (0, 1) 之間，其實就是代表著每個分類的機率分佈。當然，既然是機率分佈，那麼這個向量的所有元素相加總和應為 1。
Read More »[Machine Learning] softmax 函式介紹與程式實作[PyTorch] Getting Start: 訓練 CIFAR-10 資料集的分類模型
今天再次挑戰了不同的資料集（dataset）的分類器。這次的 CIFAR-10 是一個比起 MNIST 手寫辨識來得更難一些的題目。除了圖片的尺寸變成了 32 x 32 之外，CIFAR-10 也不再是單純的灰階值，而是有著 RGB 三原色的圖片了。
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ReLU
ReLU (Rectified Linear Unit) 函式，常被翻譯為『修正線性單元』，是一種神經網路當中常用的 Activation function。被認為具有一定程度的生物原理。（雖然我並不清楚是什麼原理。）
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介紹
Sigmoid() 函數簡單來講就是個映射函數，將任何變量（這些先寫成 x）映射到 [0, 1] 之間。通常被用來當作機器學習領域 (Machine Learning) 神經網路的激活函數 (Activation Function)。
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