長短期記憶（Long Short-Term Memory, LSTM）
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Wayne
長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種 RNN，專門用來處理序列資料（sequential data）。相較於標準的 RNN，LSTM 網路能夠維持有用的長期依賴（long-term dependencies）關係，以便在當前和未來的時間步驟中做出預測。
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Artificial Intelligence
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循環神經網路（Recurrent Neural Networks, RNN）
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循環神經網路（Recurrent Neural Networks, RNN）是一個專門處理序列資料（sequential data）的神經網路架構。RNN 利用循環連結（recurrent connections）來保留先前的輸出資訊，使網路在處理當前步驟時，能同時考慮過去的狀態。本文章將介紹 RNN 的基本原理。
卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）
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卷積神經網路（convolutional neural networks, CNN）是一個基於神經網路（neural networks）的電腦視覺和影像處理方法。在本文章中，我們將介紹 CNN 裡各種層（layers）的原理。
多元分類神經網路（Multiple Classification Neural Network）
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多元分類神經網路（multiple classification neural network）可以分類多於一種類別。相較於二元分類（binary classification），在實務上是比較常被使用的。本文章將詳細介紹 multiple classification neural network 的理論。
神經網路（Neural Networks）與二元分類（Binary Classification）
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由於深度學習（deep learning）在近年來蓬勃發展，使得神經網路（Neural Network）熱門起來。它已經被用於解決各式各樣的問題。本文章將以二元分類神經網路（binary classification neural network）來詳細介紹 neural network。
邏輯斯回歸（Logistic Regression）
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Logistic regression 是一個資料分析技術，被用來做分類（classification）。它大概是分類演算法中最簡單的模型。因此，很適合當初學者的第一個分類演算法。
線性回歸（Linear Regression）
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Linear regression 是一個資料分析技術，且使用線性函數來預測未知的資料。雖然 linear regression 模型相對簡單，但它是一個成熟的統計技術。
正則化（Regularization）
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當模型的效能低下時，它無法準確地預測資料。它的主因可能是 overfitting 或 underfitting。如果是 overfitting 的情況，我們可以使用 regularization 來解決模型 overfitting 的問題。
過擬合和欠擬合（Overfitting and Underfitting）
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過擬合和欠擬合（Overfitting and underfitting）是模型準確率不彰的主因。要能夠判斷模型是 overfitting 還是 underfitting，才能夠採取正確的方法來提升模型的效能。
特徵縮放（Feature Scaling）
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在機器學習中，在我們將資料拿來訓練模型之前，通常要先對資料做特徵縮放（feature scaling）。本文章將介紹一些 feature scaling 的方法。
