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There are a total of 9 posts.
2025-12-19
探討深度學習中梯度消失（Vanishing Gradient）現象的成因，說明 Sigmoid 與鏈式法則如何導致問題，以及 ReLU 與 ResNet 如何有效解決，並提供實務應用建議。
透過反向傳播（Backpropagation），AI 如何追蹤錯誤的根源，鏈式法則（Chain Rule）與 PyTorch Autograd 如何自動計算梯度，並說明深度網路中梯度消失（Vanishing Gradient）問題及其解決方案。
2025-12-17
本文從開發者角度解釋深度學習中微分的必要性，說明線性代數與非線性激活函數結合後，微分如何成為減少誤差的指南針，並透過梯度下降法與反向傳播高效學習。
對於深度學習開發者而言，NumPy 與 PyTorch 的關係常令人困惑。本文清晰說明 NumPy 主要用於 CPU 數值計算、資料前處理與視覺化，而 PyTorch 則負責 GPU 張量運算與自動微分。兩者可共享記憶體，實務中需頻繁轉換，掌握此流程可提升開發效率。
2025-12-16
NumPy 的基礎運算（+、-、*、/、**）、比較運算、聚合函數（sum、mean、max、min）以及 axis 概念，從深度學習角度詳細說明。透過實例學習元素級運算、標量運算、遮罩、feature‑wise 與 sample‑wise 統計，快速將數學公式轉為 NumPy/PyTorch 代碼，實現損失、準確率、正規化等核心計算。
2025-12-15
對於剛接觸深度學習的人，本文簡單說明了為什麼 NumPy 是必備的，以及它與 PyTorch 的關係。通過範例整理向量化、廣播、線性代數等核心概念，幫助你在使用框架前打下堅實的數學基礎。
2025-11-19
探討 LoRA 模型更新的秘密，通過忘卻與複習機制來模擬人類記憶的微調技術。本文介紹了基於 LoRA 模型的有效更新策略和實際應用案例，為 AI 開發者和研究者提供實質性的見解。
2025-05-07
CUDA是NVIDIA的並行計算平臺，對於利用GPU進行高速運算是必不可少的技術。介紹其概念和結構。
整理AI、機器學習與深度學習的區別，介紹TensorFlow、PyTorch、Keras等主要深度學習框架，探討各框架的特點和應用案例，幫助選擇適合的深度學習工具。
