星期五。見面

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    [論文速速讀]系列文章介紹

前言

論文速速讀系列是從今年四月開始,我開始寫一些論文的中文讀書筆記,還記得第一篇是[論文速速讀]ReZero is All You Need: Fast Convergence at Large Depth,之後發現儘管自己已經陸續產出了幾篇文章,可是好像都沒正式的跟大家介紹這系列文章的由來xD

所以這篇文章就是來講講這系列文章到底是什麼,以及我會和會想寫這些文章。

論文速速讀系列是什麼?

由於在AI領域每年總是有一些非常重大的突破和應用,如果跟不上潮流很有可能就會錯失許多機會。例如,對NLP領域熟悉的話你一定聽過2013年的word2vec、2014年開始流行的attention、2018年的Bert…這些很有名的技術。

還記得Bert剛出的時候我好像剛進碩士實驗室,當時只知道這個技術屌打了當時一堆NLP的研究,但我想也想不到兩年後Bert已經造成如此大的影響力,一堆基於Bert的變形應用在各大領域上都取得了非常優異的結果。

因此,我想要藉由這系列的文章讓自己能夠更加快速的了解AI的新技術和研究,同時逼迫自己看論文xD

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    [課程筆記]課程筆記系列總覽

本文記錄了自己在上課時所記錄的一些課程筆記,可以透過這邊文章連結到所有以往發過的課程筆記文章。

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[Python]在自己的Server上整合Dialogflow + Line Messaging API

新年快樂,我寫故我在,為了證明我還活得好好的所以來寫文章(?)

今天要來講的是當初寫chatbot遇到的一個問題,首先先來簡單科普一下兩個名詞:Diaglogflow和Line Messaging API。

在製作Line的聊天機器人時可以透過網站後端的平台在完全不用寫程式的情況下設定一些關鍵字回覆,但這只限於簡單的關鍵字,如果你打的是同義字但你卻沒有新增這個關鍵字的對應回應,那他就不會觸發。此外,如果需要一些額外的功能,比方說我輸入今日天氣,就回傳我今日天氣的話,就必須寫程式了(你必須有個server收到這指令之後去爬蟲今日天氣,並回傳給client),Line Messaging API就是用來處理訊息收送的API。

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[Python]Line客製化回覆訊息

距離上次發文已經間隔兩個月了,其實一直都有東西可以寫可是卻總是沒有時間寫出來(找藉口),所以趁過年前來多多少少還一些技術債…

在12月底某一天,莫名的被通知我們進了『第三屆華南金控金融科技創新競賽』複賽(350組取40組),然後距離deadline只剩一個禮拜。沒錯,就是那個只有7天,也就是不吃飯不睡覺不上課也只有168小時的一個禮拜……

橫豎都是一刀,咱們就來硬著頭皮做吧…所以我們的作品就在168小時內『哩聽無某-華南聲控助理』誕生了,這是一個使用dialogflow + google speech recognition的line chatbot,可以透過語音訊息和chatbot取得你所需要的相關資訊……不過今天不是要來講這個,詳細的內容之後會整理完放在github。

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[20181202]區塊鏈與智能合約-以太坊實作入門

前陣子在網路上無意間看到了由北科大舉辦的以太坊實作workshop,對於區塊鏈總是懵懵懂懂的我就去報名了……後來雖然沒有得到正取的資格,不過很開心的是今年提供了直播班讓沒有正取的人也可以旁聽。

原本心裡有點猶豫,因為對我來說在假日早起有點辛苦(?),不過兩天下來,只能說真的非常值得!!

在兩天將近20小時的workshop中,最後我在以太坊發行了自己虛擬貨幣(MHC),以及得到了一張很精緻的(據說也是全台灣第一批)區塊鏈證書,真心覺得讚:)

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[Python]Call matlab function from python(matlab engine)

這幾天我在研究一個matlab的程式碼,原本想看懂內容在用python自己實作一次,因為自己還是對python環境比較熟……但是我看不懂。

對。不是數學系出生的我怎麼看就是看不懂我需要的那段matlab的code再寫啥,崩潰。

於是念頭一轉,我有沒有辦法直接在python裡面呼叫matlab的function呢?嘿嘿,還真的有這個東西:MATLAB API for Python,所以我今天就來介紹它啦~

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[DL]淺談CNN在Object Classification上的各種架構

這學期修了一門課程叫做視訊串流與追蹤,主要在介紹深度學習在圖像、影像上的各種應用,從學期初至今被摧殘了不少,但也學到了不少,於是想來紀錄一下目前學習到的一些內容。

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[Pytorch]The `requires_grad` attribute of Tensor

前陣子死沉keras海裡面……最近好不容易稍微浮上來了結果因為作業需要好像又得去學Pytorch…(再度倒地)

在剛學的時候難免會遇到一些奇奇怪怪的問題,把學習中遇到的問題紀錄一下好讓未來的我看看自己以前有多蠢順便證明我還在新竹活得好好的,最近都沒什麼動態絕對不是因為沒東西吃餓死了。

好的開始講故事:萌新如我,最近透過莫煩大大大概知道pytorch搭建一個神經網絡的模式了,首先

  1. 資料必須是Tensor的型式(注意注意在pytorch 0.4.0 ver之前資料必須是Variable的,不過0.4.0之後Variable和Tensor合併再一起啦~)
  2. 透過class搭建神經網路模型,好久沒碰類別和繼承了,這花了我不少的時間去熟悉。
  3. 重載(?)torch.nn.Module這個class的__init__()和forward()兩個function,建立網絡模型
  4. 建立optimizer, loss function,然後手刻迴圈進行training(keras中這裡都幫你寫好了,只要跟他說epochs要幾次就好了…懷念QQ)
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