深度學習

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堆疊式去噪自動編碼器（SdA）是一種創新的深度學習模型，透過層次化架構自動學習數據的深層特徵。其核心機制在於刻意引入噪聲，迫使模型從受損數據中重建原始資訊，從而學習到數據的本質結構而非表面細節。此方法結合了無監督預訓練與監督微調，逐層建構特徵表示，有效緩解深度網絡的訓練難題。SdA能自動提煉從低階到高階的抽象特徵，擺脫對傳統特徵工程的依賴，為處理複雜、高維度或不完整數據的任務提供強大且具泛化能力的特徵基礎。

文字預處理技術Tokenize與填充應用

2024年03月05日 – 13 分鐘閱讀

本文深入探討自然語言處理中Tokenize和Pad to longest sequence兩種關鍵的文字預處理技術，搭配實際案例與程式碼範例，闡述如何將文字轉換為模型可理解的數值格式，同時利用填充機制處理變長序列，並探討資料載入器的建立與應用，以及如何在PyTorch中實作高效的資料預處理流程。

生成式人工智慧模型型別綜覽

2024年03月03日 – 12 分鐘閱讀

本文綜覽生成式人工智慧（GenAI）的各種型別與模式，探討 GANs、擴散模型和 Transformers 架構的原理、應用、優勢與挑戰，並提供程式碼範例輔助理解。同時也關注生成式模型的倫理與偏見問題，強調模型公平性、透明度和安全防護的重要性。

多語言 NLP 的進階技巧

2024年02月28日 – 43 分鐘閱讀

在實際應用中，我發現以下幾點技巧對提升多語言模型的效果特別有幫助。

自動編碼器於視訊標籤的特徵提取應用

2024年02月25日 – 8 分鐘閱讀

本文探討自動編碼器技術在視訊標籤領域的應用。文章首先闡述自動編碼器的核心理論，包含編碼器與解碼器如何透過壓縮與重建過程，從原始視訊數據中提取低維度的潛在特徵。接著，深入介紹卷積自動編碼器（CAE）與變分自動編碼器（VAE）等架構在實務中的應用框架，並透過智慧零售與安防監控案例，分析其效能優化策略。最終，文章評估了潛在風險，並展望了與自監督學習、多模態整合及輕量化模型結合的未來發展趨勢。

Transformer 模型架構與 GPT 模型實作解析

2024年02月18日 – 3 分鐘閱讀

本文深入探討 Transformer 模型的核心概念，包含 Attention 機制的運作原理、Query、Key 與 Value 的計算方法，以及 Transformer Decoder 和 Encoder 的架構差異。此外，文章也詳細解析了 GPT 模型的實作步驟，涵蓋模型架構定義、Transformer

從理論到應用剖析深度學習關鍵技術

2024年02月01日 – 10 分鐘閱讀

本文深入探討深度學習的進階理論與實踐應用，聚焦於強化學習、生成對抗網路與遷移學習等核心模型。內容涵蓋卷積神經網路與循環神經網路在計算機視覺、自然語言處理中的關鍵作用，並延伸至自動駕駛領域的感知與決策整合。文章旨在梳理從數學原理到前瞻應用的完整知識體系，解析智能體行為決策與複雜數據處理的技術框架，為讀者提供深度學習的全面

JAX平行化深度學習訓練技術

2024年01月26日 – 20 分鐘閱讀

本文深入探討如何利用 JAX 進行深度學習的平行化訓練，包含 pmap、vmap 等核心技術，並詳細介紹如何在 TPU 叢集上實作高效的分散式訓練。文章涵蓋了資料平行、模型平行等策略，並以程式碼範例和圖表說明，讓讀者瞭解如何使用 JAX 充分發揮硬體效能，加速深度學習模型的訓練過程。

深度學習糖尿病分類別器實作與評估

2024年01月23日 – 7 分鐘閱讀

本文探討如何使用 PyTorch 和 TensorFlow 建立糖尿病分類別器，並利用 K-fold 跨驗證技術提升模型的可靠性。文章涵蓋資料預處理、模型訓練、評估指標等關鍵步驟，並提供程式碼範例與詳細說明，同時比較兩種深度學習框架的實作差異與效能表現。透過 S3 儲存桶管理資料集，並使用 Spark

JAX深度學習模型佈署與實踐

2024年01月22日 – 13 分鐘閱讀

本文介紹了使用 JAX 構建和佈署深度學習模型的最佳實踐，涵蓋了從資料預處理、模型訓練到佈署的完整流程。文章以 MNIST 手寫數字識別為例，詳細說明瞭如何使用 TensorFlow Datasets 載入資料、使用 JAX

Keras 建構訓練與評估人工神經網路模型

2024年01月21日 – 12 分鐘閱讀

本文介紹如何使用 Keras 建構、訓練和評估人工神經網路模型，涵蓋 Sequential API、Functional API 和 Model Subclassing 三種模型建構方法，同時也說明瞭如何使用 TensorBoard 進行模型視覺化，以及如何解讀模型的預測結果和評估指標。

Diffusion模型影像生成技術與應用

2024年01月21日 – 9 分鐘閱讀

本文深入探討 Diffusion 模型的訓練過程、優缺點、Prompt 工程應用及未來發展趨勢，並分析 DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion 和 Gemini 等模型的特性與應用，同時提供影像生成標準實務與程式碼範例，涵蓋格式修改、風格修飾、方向設定、反向工程、

生成式人工智慧技術與資料增強應用

2024年01月17日 – 17 分鐘閱讀

生成式人工智慧技術，特別是生成對抗網路（GAN）和變分自編碼器（VAE），已成為資料增強的重要工具。本文探討了GAN和VAE的核心原理，並深入剖析其在影像、文字和音訊資料增強中的應用，涵蓋了風格轉換、超解析度、條件生成、語音合成和語音識別等實際案例。同時，文章也關注了生成式人工智慧的倫理考量，強調了負責任的開發和部署策