Deep Learning 系列文章規劃及導讀

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距離上次「默默地學Deep Learning」系列文章發布在Medium上面也已經是2018年的事情了,經過了這麼多年,我相信有很多東西都已經不太一樣。

(主要還是在當助教的朋友拿學生的作業給我看,發現有人參考我以前寫在Medium上面的文章,讓我深受感動,覺得自己對這個社會還是可以有點貢獻的。)

由於離開了實驗室,沒有大型機台、GPU可以讓我在家裡測試模型,那系列文章基本上就這樣涼了。

最近買了新的桌電,特地挑了顯卡內存有12G的3060,那就拿GPU來訓練模型吧!

這邊附上規格表:

品項
Intel【12核】Core i7-12700K
華碩 TUF GAMING Z690-PLUS WIFI D4
PNY XLR8 RGB DDR4 3600 8G*4
PNY CS3030 2TB
(LHR)EVGA RTX3060 XC GAMING 12GB GDDR6
EVGA 750 GA
MONTECH Air X BLACK
利民 Peerless Assassin 120(含1700扣具)

所以下列文章就這麼被計畫下來了,那這系列其實不算是教學文,就當作是自己出給自己的作業、筆記吧。

然後在這系列文章之前,其實有翻譯過兩篇短篇小品,有興趣的可以先過去看看:

神經網路白話文 (一) – 神經元是什麼 | Mortis

神經網路白話文 (二) – 用三條數學式講透透 | Mortis


0.從零開始,環境建立、測試

1.認識主要核心:TensorFlow、Keras、Data

2.白話深度學習裡的「名詞們」

3.以NN (Neural Network) 來「預測」房價

4.以CNN (Convolution Neural Network) 進行貓、狗圖像辨識

5.真正的「深度」學習,深度學習中的奇異點 – ResNet (Residual Neural Network)

6.以Autoencoder (a.k.a 特徵萃取機) 進行影像降噪

7.以U-Net 進行「摳圖」 (Image Segmentation)

8.讓神經網路有「記憶」 – 簡介RNN (Recurrent Neural Network) 和LSTM (Long Short-Term Memory)

9.以LSTM自動產生「評論」

10.GAN啥子? 最具有創意、樂趣的神經網路 Generative Adversarial Network

11.以GAN製作梵谷畫作產生器

12.用神經網路生成神經網路 – EfficientNet

13. 自然語言處理 (NLP) 的霸者 – Transformer

14.臨床醫學中的神經網路們 – 淺談模型選擇、數據處理以及圖表解讀

15.Reinforcement Learning 的驚世之作:Alpha Go

可能會有用的參考資料:

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