Autoencoder 是一種無監督學習的神經網絡，分為編碼器（將數據壓縮為隱藏表示）和解碼器（將隱藏表示重建為原始數據）。其目標是最小化輸入和重建數據之間的誤差，廣泛應用於數據降維、特徵提取、去噪和生成模型（如變分自編碼器 VAE）。優點包括無需標籤學習和自動學習特徵，但也容易過擬合，需要大量數據和計算資源。
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2025/01/26
這本書旨在幫助創作者分享他們的過程並與受眾建立聯繫，而非僅僅是推銷自己。
## 第一章：你不需要是個天才
* **創造力不只是天賦，而是一種運作方式** 。
* 不要相信「孤獨的天才」神話，偉大的作品往往來自於一個互相支持、彼此學習的「群體」（**scenius**）
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2024/12/31
今年嘗試往不同領域去學習
甚至裸辭參加AI職訓班
雖然成長的幅度沒有想像的那麼好
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能夠持續學習
達到心中所想的目標
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2024/12/25
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2024/12/25
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輸入層：接收數據，對應特徵值，是網絡的入口。
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輸出層：產生結果，將特徵轉換為預測值(regression)或分類(classification)結果。
陳縕儂老師說過 中間的隱藏層通常不會是線性的 如果全部都是線性 那任意交換隱藏層
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