深度學習

NN-1多層感知機(Multilayer perceptron, MLP)/深度神經網路(Deep neural network, DNN)相關

• NN-1-1 機器學習- 神經網路(多層感知機 Multilayer perceptron, MLP)運作方式

• NN-1–2 機器學習- 神經網路(多層感知機 Multilayer perceptron, MLP) 含詳細推導

NN-2卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN)相關

• NN-2–1 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN) — 卷積運算、池化運算

• NN-2–2 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN) — CNN運算流程

• NN-2–3 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN):卷積計算的倒傳遞推導與稀疏矩陣觀點來看卷積計算

• NN-2–4 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN):卷積計算中的步伐(stride)和填充(padding)

• NN-2–5 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN): 1×1卷積計算在做什麼

NN-3物件偵測相關

• NN-3–1 深度學習-什麼是one stage，什麼是two stage 物件偵測

• NN-3–2 深度學習-MobileNet (Depthwise separable convolution)

• NN-3–3 深度學習-物件偵測:You Only Look Once (YOLO)

• NN-3–4 機器/深度學習: 物件偵測 Non-Maximum Suppression (NMS)

• NN-3–5 深度學習-物件偵測YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3 cfg 檔解讀(一)

• NN-3–6 深度學習-物件偵測YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3 cfg 檔解讀(二)

• NN-3–7 深度學習- YOLO模型視覺化呈現(含程式碼)

• NN-3-8 深度學習: 物件偵測上的模型結構變化

• NN3-9 深度學習-物件偵測YOLO cfg檔解讀 (三) - 2021年

NN-4 RNN家族

• 遞歸神經網路(Recurrent Neural Network): Back-propagation Through Time

NN-5 其他

• 深度學習: Weight initialization和Batch Normalization

• 深度學習Warm up策略在幹什麼?

• 還看不懂Wasserstein Distance嗎?看看這篇。

NN-6 Darknet cfg解讀

• 深度學習-物件偵測YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3 cfg 檔解讀(一)

• 深度學習-物件偵測YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3 cfg 檔解讀(二)

• 深度學習-物件偵測YOLO cfg檔解讀 (三) - 2021年

NN-7 Generative Adversarial Network (GAN)

• Pytorch手把手實作-Generative Adversarial Network (GAN)

NN-8 AutoEncoder

• Pytorch手把手實作-AutoEncoder