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神經網路大放異采 + 日本外交動作頻頻 (會員QA問答)|君朔給你問#12
閱讀時間約 2 分鐘
本次直播為【方格子X全球政經解碼】2023年3月會員直播
本集最重要的兩個焦點：
(1) 上半場－蘇茨克維的翻譯系統是此一概念的延伸。他利用史密斯胡德與格雷夫在瑞士研發的長短記憶模型，將一大堆英文字句連同其法文翻譯輸入神經網路。透過分析原文與譯本，神經網路可以為英文的字句建立一個向量，然後給予相應的法文相同的相量。這樣，即使你不懂法文，你也可以看到其中的數學力量。 .........................
2014 年12月，NIPS年會在蒙特婁舉行 辛頓的學生，（現在是OpenAI大將的）蘇茨克維向一屋子來自全球的科學家發表了一份關於他們研究成果的論文。他告訴他的觀眾，這套系統的力量在於它很單純。「我們用最小化的創新來達到成果的最大化。」他說到。觀眾間響起陣陣掌聲，讓他有些意外。他解釋，神經網路的優勢是你只要餵它資料，它就可以自我學習行為。雖然訓練這些數學系統有時看來像是黑魔法，但是他的系統並非如此。他說：「它自己也想成功。」它接受資料，訓練一段時間，不需要經過一般的反覆試誤就能產生結果。但蘇茨克維不僅視它為翻譯科技的突破，更視它為解決任何牽涉到序列的人工智慧問題的重大突破，從對圖片的自動說明到即時以1、2句話來摘要一篇新聞報導的重點，都能應付裕如。” 2019年資訊界最高榮譽得主辛頓的的實驗室是如何一步步在訓練神經網路上有所進展終於讓人工智慧的應用突飛猛進，就是今天直播介紹這本好書《AI 製造商沒說的秘密》的最精華
(2) 下半場－QA 問答時間～
2014 年12月，NIPS年會在蒙特婁舉行 辛頓的學生，（現在是OpenAI大將的）蘇茨克維向一屋子來自全球的科學家發表了一份關於他們研究成果的論文。他告訴他的觀眾，這套系統的力量在於它很單純。「我們用最小化的創新來達到成果的最大化。」他說到。觀眾間響起陣陣掌聲，讓他有些意外。他解釋，神經網路的優勢是你只要餵它資料，它就可以自我學習行為。雖然訓練這些數學系統有時看來像是黑魔法，但是他的系統並非如此。他說：「它自己也想成功。」它接受資料，訓練一段時間，不需要經過一般的反覆試誤就能產生結果。但蘇茨克維不僅視它為翻譯科技的突破，更視它為解決任何牽涉到序列的人工智慧問題的重大突破，從對圖片的自動說明到即時以1、2句話來摘要一篇新聞報導的重點，都能應付裕如。” 2019年資訊界最高榮譽得主辛頓的的實驗室是如何一步步在訓練神經網路上有所進展終於讓人工智慧的應用突飛猛進，就是今天直播介紹這本好書《AI 製造商沒說的秘密》的最精華
(2) 下半場－QA 問答時間～
每月月初，我會將QA表單放在FB社團，第四周禮拜四直播前兩天將截止問卷填寫。我將會針對問卷的問題，在每月第四周的QA直播中深入回答各位的問題哦！
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這是每一個老闆與高階經理人，都會需要的國際政經分析師特助。訂閱本專題，將會幫助你即時掌握世界最重要的趨勢變動，建立真正客觀、全面的國際觀， 培養對於關鍵議題的深度洞察與分析能力。
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1.加權指數與櫃買指數
週五的加權指數在非農就業數據開出來後，雖稍微低於預期，但指數仍向上噴出，在美股開盤後於21500形成一個爆量假突破後急轉直下，就一路收至最低。 台股方面走勢需觀察週一在斷頭潮出現後，週二或週三開始有無買單進場支撐，在沒有明確的反轉訊號形成前，小夥伴盡量不要貿然抄底，或是追空
重點摘要：
1.9 月降息 2 碼、進一步暗示年內還有 50 bp 降息
2.SEP 上修失業率預期，但快速的降息速率將有助失業率觸頂
3.未來幾個月經濟數據將繼續轉弱，經濟復甦的時點或是 1Q25 季底附近
近期的「貼文發佈流程 & 版型大更新」功能大家使用了嗎？
新版式整體視覺上「更加凸顯圖片」，為了搭配這次的更新，我們推出首次貼文策展 ❤️
使用貼文功能並完成這次的指定任務，還有機會獲得富士即可拍，讓你的美好回憶都可以用即可拍珍藏！
上篇我們簡單的了解了 TTS 想要達到的目標，但是對於訓練資料的處理、網路架構、損失函數、輸出分析等考慮到篇幅尚未解釋清楚，這篇將針對訓練資料處理中的文字部分進行詳細說明，讓我們開始吧。
本文介紹了在深度學習中使用Batch Normalization來解決error surface複雜性的問題。通過特徵歸一化來加速收斂速度和訓練順利程度。同時，也提到了在測試階段使用moving average計算平均值和標準差的方法。
瞭解如何透過Regression實作Classification，使用one-hot vector表示不同的類別，並透過乘上不同的Weight和加上不同的bias來得到三個數值形成向量。同時通過softmax的方式得到最終的y'值，並探討使用Cross-entropy來計算類別的loss。
之前有提到有時我們在微分之後會得到gradient = 0的值，就以為我們已經找到最小值，但其實它只是local minima。
那這一節主要想跟大家分享我們要怎麼區分是不是Local Minima。
你聽過神經網路連結時，會發出聲音嗎？
頭腦是人類的的重要器官，主宰日常的思考、感情及行動。
有趣的是，腦的重量，只有一個人體重的2％；但是腦消耗的能量，佔我們一日所用能量的20％。
這是因為腦神經元在幫忙傳導與處理信號時，靠著電壓及觸突釋放的化學成份，所以很耗能。
因此，在運用能量這事，大腦
「追女不用腦，一切都交給神經網路」，聽起來是一個充滿科幻色彩的題目。但在現代科技不斷進步的今天，我們能夠看到越來越多的AI科技被應用在人類的生活中。在這篇文章中，我們將詳細說明如何使用神經網路來追求女性。
首先，讓我們來了解一下什麼是神經網路。神經網路是一種模仿人腦神經元連接方式的計算模型，它能夠自
首先可以這樣寫告訴chatgpt你希望他表現得像個linux terminal
不用寫解釋,只要回覆linux terminal應該回復的東西即可
這篇論文是用來交易ETF,利用cnn神經網路去預測買點跟賣點由於CNN吃的是圖片輸入更精確來說是一個二維矩陣輸入因此論文作者將ETF的開高低收去計算出15種技術指標乘上15天剛好就可以作成15X15的矩陣(當作圖片)餵給CNN模型當作輸入
卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN），其應用包括影像辨識、自然語言處理（NLP）等領域。若能從其發展至今的脈絡開始了解，必定可以更進一步地理解專案的想法，將該技術掌握得更得心應手。以下就其發展和結構分別詳細說明。
1. LeNet
大部分處理影像的神經網路，例如簡單的神經網路、CNN、物件偵測、語義分割、臉部辨識等，都是以像素為輸入特徵，圖神經網路 (GNN) 則是以圖形理論 (Graph Theory) 為基礎，以向量作為輸入，內含節點 (Node) 及邊 (Edge)，如下圖，以圖形表達集團交叉持股的關係及持股比例。
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1. LeNet
大部分處理影像的神經網路，例如簡單的神經網路、CNN、物件偵測、語義分割、臉部辨識等，都是以像素為輸入特徵，圖神經網路 (GNN) 則是以圖形理論 (Graph Theory) 為基礎，以向量作為輸入，內含節點 (Node) 及邊 (Edge)，如下圖，以圖形表達集團交叉持股的關係及持股比例。