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生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) GAN發明者:Generative Adversarial Networks,2014 - Ian J. Goodfellow courses(一) – 基本概念介紹 (二) – 理論介紹與WGAN (三) – 生成器效能評估與條件式生成 (四) – Cycle GAN Introduction

目錄 檔案結構 main_p1.py : 執行第一題的code，產生以下輸出:Problem1_dataset.png main_p2.py : 執行第二題的code，產生以下輸出:Problem2_dataset.png Problem2_linear_fitting_plot.png main_p3.py : 執行第三題的code，產生以下輸出:Problem3_dataset.png Problem3_polynomial_deg5_fitting_plot.png Problem3_polynomial_deg10_fitting_plot.png Problem3_polynomial_deg14_fitting_plot.png

感謝威成大大的2.5.0版教學，此篇是用於TensorFlow latest release（07 Sep 2022）TF 2.10.0的原始碼編譯。若沒有筆者CPU不支援AVX問題（理論上i系列都有），也可參考這篇的懶人安裝方式 conda 環境複製 https://blog.csdn.net/ft_sunshine/article/details/92215164 https://stackoverflow.com/questions/44112457/how-to-backup-anaconda-added-packages https://stackoverflow.com/questions/48016351/how-to-make-new-anaconda-env-from-yml-file conda old env導出yml conda env export > path/to/environment.yml

官方github:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 使用30系顯示卡仍存在cuDNN問題（參考踩坑记录）與Ubuntu20.04运行Openpose出现已放弃(核心已转储)的原因和解决方案 系統配置 顯示卡:Nvidia FE RTX3070 os: Ubuntu 20.04 LTS Anaconda installed(懶得解安裝) CUDA version: 11.7

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Self-Attention word-embedding 參考2021 BERT更新版筆記 傳統RNN RNN (part 1) RNN (part 2)

希望知道模型的得到答案的理由 idea 能得到正確答案不等於智慧 醫療診斷 法律應用 銀行貸款 自駕車等等，都需要可解釋性 Linear model 好解釋，但有重大缺陷

slide 自編碼器 (Auto-encoder) (上) – 基本概念 自編碼器 (Auto-encoder) (下) – 領結變聲器與更多應用 Anomaly Detection (1/7) Anomaly Detection (2/7) Anomaly Detection (3/7) Anomaly Detection (4/7) Anomaly Detection (5/7) Anomaly Detection (6/7)

Recent Advance of Self-supervised learning for NLP 巨大的模型 * BERT series * hw3 model的一千倍 * GPT series self-supervised learning hw1~5 - 監督式學習

以Transformer為例 【機器學習2021】Transformer (上) 【機器學習2021】Transformer (下) Intro. 是一個sequence to sequence model(seq2seq) 輸入長度 ＝ 輸出長度：hw2

img 分類 假設所有照片一樣大小 y head: 為一個one-hot vector，表示可辨識出來的object有多少 y promt: 藉由softmax得出，希望與y head越近越好 影像如何作為imput one color photo = 3-D tensor 長 / 寬 / 高（channels，代表RGB）

【機器學習2021】類神經網路訓練不起來怎麼辦 系列(一)~(五) (一)局部最小值 (local minima) 與鞍點 (saddle point) 1. optimization fail 使用梯度下降時，當gradiant為0，不一定是卡在local minima，只能說卡在crtical point~ local minima旁邊沒路可走，saddle point旁邊有路走? 判斷critical point是屬於local minima or saddle point?

李宏毅2022 ML 上課筆記 課程說明2022 課程說明2021 課程說明2019 課程說明所有年份 (Youtube)Machine Learning (2021) Mandarin Version https://youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsMhtt7_Y6sgTHGHp1Vb2P2J 目錄 [TOC]

WSL2 ver. = Ubuntu 18.0 LTS 64bit 前言 使用虛擬機器 - 省事的方法 首先參考台大王凡修課學生的教學網站，在Oracle VM VirtualBox中使用ubuntu 14.04 LTS 32位元的環境，此為最省事的安裝方式。 但缺點也顯而易見：使用VM在筆電端使用效能不佳，32位元的系統也不支援VsCode的Romote-SSH功能；因此轉而打算安裝在支援完整linux核心的WSL2中，方便在Windows環境下搭配VsCode使用(可參考這篇微軟官方教學-使用VsCode整合WSL2)。 安裝教學 以下為安裝步驟：