The Star Also Rises

AI 從頭學（三六）：YOLO v1 2018/05/21 前言： YOLO 可說是 object detection 第一個成功的 end-to-end（整合良好，不是好幾個演算法湊成一個）的演算法。而後的 YOLO v2 與 v3 更在效能與準確率都取得了極大的成...

AI創業日記（六）： Minimum Viable Product（MVP） 2017/03/02 前言： 核心成員與商業模式簡介。 ----- Summary： 本「音樂生理學」的研究已進行十年以上，並有多篇論文發表 [1]。以美國為例，安眠藥在美國的市...

Machine Learning Concept（二）：Non-Maximum Suppression（NMS） 2018/05/08 前言： 物件偵測時，難免會發生重複偵測的現象，大部分演算法都會附加一個 NMS 演算法來處理，但這個功能有沒有可能直接嵌入 CNN ...

Machine Learning Concept（一）：Mean Average Precision（mAP） 2018/05/08 前言： R-CNN 系列已經看了一陣子，YOLO 系列是目前正在看的。要知道這些演算法有多好，你得先知道「好」的標準何在？ Sum...

AI 從頭學（三四）：FCN 2018/03/06 前言： FCN 直接看論文的話，並不容易理解。但搭配網路上的文章與圖片（圖3a與圖5），則一目了然。 Summary： FCN [1]-[4] 是將傳統 CNN 最後的全連接層改成卷積層，這樣不僅能讓輸入圖片...

AI 從頭學（三八）：Highlight 2017/09/05 1. 最基本的 1.1 CNN 1.2 RNN 1.3 Overview 1.4 ML 2. CNN 的應用 2.1 R-CNN 2.2 GAN 3. Reinforcement Lear...

RBM 2017/09/23 主要是先存檔。 ----- 深度學習時代的敲門磚--RBM Softmax & Sigmoid 「Hinton用能量函數來描述NN的一些特性，期望這樣可以帶來更多的統計學支持。 不久Hinton發現，多層神經網絡可以...

AI從頭學（代序）：The Road to Deep Learning 2017/08/29 有關 Deep Learning，或者 AI，如果想瞭解的話，我建議你不要看一般的介紹， 看再多都是假的！ 直接看論文吧，有我先讀過一遍，我相信你至少會輕鬆很多！：） -...

AI 從頭學（三七）：Weight Decay 2017/06/22 前言： 你用一小撮資料來建立一個模型，以便用於預測大量資料。模型建的太好（符合這一小撮資料），在大量資料的表現，難免變的較差。錯一點，但不要錯太多，這就是 weight decay 的精神。 -...