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研讀主題依序如下:

1. 卷積神經網路

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呼叫keras的plot_model工具可以將已建好的model,

輸出成圖片檔做保存,

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發生No module named 'keras.engine.base_layer'的問題,

主要是使用的keras版本過舊,

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目前Tensorflow版本已經更新到2.0.0,

但許多應用與原先Tensorflow v1的版本呼叫方式有所不同,

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安裝pycocotools前先確認電腦是否已安裝Visual studio 2015,

Microsoft Visual C++ 2015 Build Tools: 點擊我

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CIFAR資料集: 點擊我

下載CIFAR-10資料集(163MB): 點擊我

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透過windows內建的排程去啟動anaconda建置的環境,

並且執行相關程式的方法,

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因Tensorflow不斷改版之因素,

也為了配合新舊版本程式的問題,

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配置版本一

Tensorflow version: 1.6.0

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Anaconda軟體安裝系統環境為Windows

 

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讀取訓練資料發生的Error如下:

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執行Faster-rcnn出現如下錯誤訊息:

ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for 'bn_conv1/Reshape_4' (op: 'Reshape') with input shapes: [1,1,1,64], [].

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OS系統: win10, anaconda

Python版本: 3.6

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執行Tensorflow相關程式時,

跳出InternalError: Failed to create session,

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Memory Error主要發生在資料量大時,

跟電腦本身安裝記憶體大小也有關,

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在深度學習中,

或許大家有聽說過"生成對抗網路"這一詞,

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MNIST的資料集由0~9數字所組成,

The MNIST Dataset: 點擊我

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近年來人工智慧的崛起,

在生活周遭常常可以聽到人工智慧(Artifical Intelligence, AI)一詞,

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深度神經網路分成兩種:

1. 監督式學習

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損失函數:

1. 均方誤差函數(Mean Square Error, MSE)

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