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- 20.56-0.12 (-0.58%)2024/06/02 23:16 臺灣股市 已收盤 (報價延遲20分鐘)。
- 昨收20.68開盤20.72委買價20.56委賣價20.57
- 今日價格區間20.56 - 20.7852週價格區間14.97 - 21.87成交量137475 張平均成交量146506 張
- 市值不適用本益比 (最近12個月)不適用營運報告/法說會日期不適用除權除息日-
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📝 科技部計畫(研究生助理)-智慧機器人與人類共同合作學習於教育學習應用, 2018/08/01 ~ 2020/07/31 計畫主持人國立臺南大學李健興教授執行為期三年科技部計畫，提出一套智慧機器人與人類共同合作學習模式及人工智慧(AI)軟體系統，可實際融入於未來教育學習應用。
2021年7月30日 · 台語語音合成，是輸入一串中文句子輸出一串語音訊號(TTS)。以下實驗將中文文字轉成台羅拼音，再將拼音轉成聲音訊號。 在文字上也有廣泛使用 Seq2seq 模型，例如對話機器人。輸入一句話，經過模型判斷吐出回應的句子。
2021年5月2日 · 2021/05/02 AI. 前言. 本篇文章來至於台大李宏毅教授2021機器學習課程影片，記錄了課程重點與摘要。 更多課程內容可以從 這裡 取得。 何謂 self-attention. self-attention 要做的事情就是給定一排向量，得到另一排輸出的向量。 教學. self-attention 要解決什麼問題呢？ 到目前為止我們所遇到的神經網路的輸入都是一個向量，不管是數值型預測、影像…等。 然而輸出可能是一個連續數值 (Regression)或是類別 (Classfication)。 假設我們遇到更複雜的問題，他的輸入是一排向量，而且輸入的向量數目是會改變的呢 (sequence的長度數目不一樣)？ 這裡舉一個輸入是一個 Sequence 而且長度會改變的例子，文字處理。
2021年5月3日 · 前言 本篇文章來至於台大李宏毅教授2021機器學習課程影片，記錄了課程重點與摘要。更多課程內容可以從這裡取得。 multi-head-self-attention self-attention 有一個進階的版本叫做 multi-head self-attention。這個 head 的數量為超參數，需要自己去調。
- 回顧 Gradient Descent
- Tip 1: Tuning Your Learning Rates
- Tip 2: Stochastic Gradient Descent
- Tip 3: Feature Scaling
在機器學習第三個步驟，我們要找一個最好的 function，是要解一個 optimization 的問題。也就是我們在第二步我們先定義 loss function。目的是要找一組參數讓這個 loss function 越小越好。我們可以採用 Gradient Descent，假設現在 θ 是一個參數的集合。做法是隨機選一組起始的參數值，減去 learning rate 乘上 loss function 對 θ 的偏微分，就可以得到下一組 θ。 如果我們將 Gradient Descent 視覺化的話他會長得像這樣。假設我們現在有兩個參數 𝜃1 與 𝜃2 ，並隨機的選一個初始位置 𝜃0 。接下來計算在 𝜃0 這個點它的參數對 loss function 的偏微分。假設參數對 loss ...
第一個要點是小心調整學習速率。有時候學習速率會產生一些問題。舉例來說，假設這個是我們的 loss function 的曲線長這個樣子。如果今天學習率設定的剛剛好的話，會照紅色的路徑一路下降到最低點。如果今天學習速率調太小的話，就如藍色的路徑收斂非常慢。只要給他夠多的迭代次數，他終究還是會走到谷底。如果今天學習速率調整有一點大，就如圖中的綠色的箭頭，每次更新的步伐過大導致永遠在山谷的口上面來回震盪而無法走到特別低的地方。甚至如果學習速率調一個非常大的話，如綠色箭頭所示，更新步伐太大沒辦法有效收斂。 調一個好的學習速率並不是一個簡單的事情，我們每次學習必須要將每個迭代的 loss 曲線繪製出來才能評估模型收斂情形。有些自動的方法可以幫我們調整學習速率。通常我們希望隨著更新迭代次數越多而學習速率會...
我們可以使用 Stochastic Gradient Descent 使我們訓練速度變快。一般的梯度下降 loss function 會考慮所有資料集，再以所有資料集的總誤差來計算梯度下降，但 Stochastic Gradient Descent(隨機梯度)只考慮一筆資料誤差，梯度也只考慮該筆資料。也就是每看完一筆資料就更新一次參數。 隨機梯度下降與梯度下降的最大差異在於，梯度下降每次的迭代更新都會計算一次所有的資料誤差再做梯度下降，而隨機梯度下降則是每次的迭代都只計算一筆的誤差並且更新。因此可以發現隨機梯度的收斂無法像梯度下降一樣很穩定的往最佳解前進，它的求解過程中較為震盪。
假設一個迴歸的模型有兩個特徵 x1 和 x2 若這兩個特徵的分布很不一樣，那我們要透過 scaling 讓他們兩個分布一致。從上圖我們可以知道 X2 的分佈遠比 X1 大，建議最好將 x2 進行特徵縮放讓 x2 與 x1 的分佈是一致的。 我們為什麼希望不同的特徵它們的 scale 是一樣的呢？以下舉個簡單例子，假設有一個迴歸的 function。若不做 feature scaling 的情況下，如果特徵間的差異過大，會呈現橢圓型。因為 w1 對於 loss 的影響比較小而 w2 對於 loss 的影響比較大 。在經過縮放之後會他們的影響關係是呈現正圓，因此收斂方向可以很明確地往圓心走讓梯度下降更有效率。 以一般的標準正規化來說，我們可以計算每個特徵在資料集中的平均值與變異數，將所有特徵縮放...
2021年8月24日 · 簡報-Regression (Case Study) 影片-ML Lecture 1: Regression - Case Study. 本篇文章來至於台大李宏毅教授2017 機器學習課程 影片 ，記錄了課程重點與摘要。. 更多課程內容可以從 這裡 取得。. 鼓勵持續創作，支持化讚為賞！. 透過下方的 Like 拍手👏，讓創作者獲得額外收入 ...
2021年8月18日 · 解決方法. 在程式的最上方加入以下幾行程式碼即可解決 GPU 被佔用問題。. 由於電腦中可能有多顆 GPU，因此我們透過迴圈去設置 GPU的使用與分配。. 可以透過 tf.config.experimental.set_memory_growth 將 GPU 的存取方式設置為 僅在需要時申請使用空間 。. import tensorflow as tf ...
