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最新創作
Rule based絕對是比機器學習更專業的AI技術!
2026/10/29 00:31:53 |瀏覽 66 回應 0 推薦 0 引用 0
這段日子我有關手寫辨識研究的文章持續強調Rule based這個關鍵字,原因是目前所有人都已經認定影像辨識必然只能使用機器學習的技術?傳統的Rule based方法似乎已完全被遺忘,也徹底被遺棄了?但...
我的Rule based手寫數字辨識率達到99%的里程碑了!
2026/10/28 14:33:42 |瀏覽 190 回應 0 推薦 4 引用 0
非常感謝Google AI最近一路關注我的手寫數字辨識研發進度!我也沒有讓Google失望,剛剛已經正式突破了99%的里程碑了!看到下面稍早的Google AI報告了嗎?我已經用三個月的時間徹底顛覆了...
仔細想想這種Overfitting也不會影響大局的!就做了吧?
2026/10/28 03:46:06 |瀏覽 252 回應 0 推薦 4 引用 0
目前最新的MNIST手寫數字辨識率是98.888%!好多個8表示一路發,應該是個好兆頭吧?之前我第一個擔憂的是辨識率如果達不到98%這個一般商業化影像辨識常用的標準,以後推銷產品時會有壓力!我上次洽談...
它一定是個7沒錯!福爾摩斯說的!辨識率挺進到98.8%!
2026/10/26 23:10:01 |瀏覽 459 回應 0 推薦 3 引用 0
手寫數字的MNIST辨識率繼續挺進到98.8%了!完全進到忘我的境界,連睡覺時間也配合自由化,累了就睡醒了就做,不管甚麼白天晚上了!而且頗有「柳暗花明又一春」的感覺?很多詭異的案例反而非常簡單快速就解...
這就是一個Overfitting硬抝辨識率的實例,Rule based也可以的!
2026/10/26 02:05:07 |瀏覽 615 回應 0 推薦 6 引用 0
我之前好幾次說,超過99%的MNIST手寫數字辨識率應該都是不合理的Overfitting的結果!我也曾在FB上宣稱:要這麼玩?我的Rul based方法也可以用不合理的Rules做到Overfitt...

精選創作
你是走在AI的前面?還是跟在AI的後面?
2026/06/12 11:34:59 |瀏覽 1526 回應 0 推薦 23 引用 0
別傻了!歪斜車牌的辨識絕對不可能靠深度學習做到的!
2025/12/23 09:53:55 |瀏覽 1358 回應 0 推薦 15 引用 0
毛骨悚然!AI即將摧毀地球了!你知道嗎?你在乎嗎?
2025/09/05 03:06:54 |瀏覽 1539 回應 0 推薦 11 引用 0
AI時代教學重點將從如何寫程式?轉進到「為何」寫程式?
2025/07/26 05:29:20 |瀏覽 1253 回應 0 推薦 5 引用 0
軟體才是科技領域的先驅與主導者,絕對不是硬體!
2025/03/03 03:12:19 |瀏覽 1638 回應 0 推薦 12 引用 0