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MMSAI3 Overview of AI Methods

MMSAI3 - Overview of AI Methods

May 27, 20261 min read

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MMSAI_3:Overview of AI Methods

課程總覽

本課程涵蓋兩大主題:最佳化方法(GA)與降維概論技術。


一、遺傳演算法-GA(GA)

用「選擇 + 交配 + 突變」模擬自然演化,逼近最佳解。

主節點

  • 遺傳演算法-GA

演算法步驟

  • GA-Step0-初始化族群
  • GA-Step1-Decode
  • GA-Step2-計算Loss
  • GA-Step3-Fitness轉換
  • GA-Step4-Selection
  • GA-Step5-Crossover
  • GA-Step6-Mutation

關鍵設計

  • GA-Encoding
  • GA-族群大小與多樣性

二、降維技術

概論與Greedy特徵選取

  • 降維概論
  • Greedy特徵選取

降維方法

  • PCA-vs-LDA
  • PCA-LDA矩陣與柏拉圖
  • 非常態資料NN處理
  • t-SNE
  • Crowding-Problem
  • ISOMAP

多模態降維

  • 多模態降維
  • DNN
  • LSTM-GRU
  • CNN
  • LLM特徵提取
  • AutoEncoder
  • Deep-Learning參數設計

範例

  • 範例-河流淡水預測
  • 範例-心律偵測
  • 範例-模型壓縮AE

Graph View

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  • 演算法步驟
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  • 降維方法
  • 多模態降維
  • 範例

Backlinks

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  • 遺傳演算法(GA)
  • 降維概論

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