翻滾吧！駭客女孩！
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<p>專為年輕的女孩設計的科學／資訊科技寫作計畫，希望讓每位女孩在體脂肪、青春痘與暗戀對象之外，還能找到新的生活樂趣。</p>
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一個好的自然語言模型，若出現了語言模型的 vocabulary set 未曾收錄的單字，語言模型就會產生 Out-of-Vocabulary (OOV)。 本文介紹 subword algorithms 介於 word-level 和 character-level 解決 OOV 的方法。
本篇文章前半段先對網路裁減做簡單介紹，後半段針對彩卷假說作文獻式的探討。網路裁減是一種重新發現等價小網路的方法，主要目的在為 over-parameterized 的方式訓練而成的類神經網路提供一個精簡版的網路，有助於在資源受限的平台上運行。彩卷假說則是探討權重初始值和網路裁減之間的關係。
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多任務學習指的是使用多個相關的任務目標（Multiple objectives）來學習共享的表示方法。在這篇文章中，我們會介紹 google 的 youtube recommender 系統就是利用 Multi-gate Mixture of Experts 來達成多目標多任務學習的方式。
連同上兩篇文章，我們介紹了機械學習裡的基石，並踩著這些基石了解了改變資料餵送方式，以及動態改變學習率或在更新項中加入動量的方法。我們可以看到這些梯度下降的變化，主要是解決兩個問題：梯度震盪和非最佳的局部最小值造成學習停滯不前的問題。在這篇文章中，我們著重動量和 Adam 的方法來達成克服以上的問題。
這篇文章從類神經網路的起源，也就是單神經元的感知器。簡單的感知器迭代演算法使單神經元可以學習，但卻無法學習超過非線性，如 XOR 的資料分布。另外，本文還介紹了 Logistic regression，藉由透過非線性轉換來使線性輸出近似於機率分佈。最後則以一場大師賭局結束(SVM vs NN)。
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在 2018 年，筆者介紹了普華永道（PwC）關於人工智慧的十項預測。我們將要藉由這篇文章，先來回顧在過去的一年中，電腦視覺和自然語言領域有什麼新的發展。在本文的最後，則提及 PwC 在今年提出的六項建議，主要使已投資 AI 的公司能成功商轉，以及關於自動化資料處理和機械學習的現況。
本文提到如何以類神經網路為主的深度學習方法，來進行物體偵測。文中包括基礎的物體偵測簡介：如影像問題分類，影像處理和傳統非類神經網路為主的物體偵測方法。這些傳統方法，仍可以在類神經網路的方法中找到其應用。最後簡略敘述當前使用深度卷積網路作為物體偵測的主要研究方向，並對學術界常用的訓練資料集做分析介紹。
在此篇文章終將會簡述機械學習的發展，簡介深度學習以 Sequence to Sequence 為架構，並在多場機械翻譯的學術年會，獲得成績斐然的結果。在本文中，會粗略介紹 Sequence to Sequence 架構並以 google 在 2017 對Seq2Seq 所進行的大規模參數。
目前深度學習是人工智慧領域中最熱門的研究領域，許多美國科技巨頭紛紛推出他們的深度學習架構，以期能夠在人工智慧的商業應用上，能夠給使用者最無縫的服務。在本篇文章中，會以開發者和 DevOps 的角度，來談論該如何選擇最適合公司以及個人需求的深度學習架構。
本文接續上篇直覺式強化學習教學，著重於解釋強化學習中常見的探索和竭盡難題，以及如何利用不同的方法來進行策略函式的學習，並與策略梯度做比較。同時，介紹 A2CS 所使用的損失函式，以及應用這個損失函示於深度學習時會遇到的訓練難題。最後，總結強化學習和深度學習的未來方向，以及本系列文章所企圖達到的目標。
