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多媒體圖片進入卷積神經網路前須對數字影像特徵做前處理(normalize)並且對標籤資料做onehot-encoding的動作,再建立三層卷積層和三層池化層的網路架構和加入dropout功能以避免過擬和。
迭代50次中最大準確率:79.63%
模型測試準確率:79.01%
程式語言：Python
學習框架：Keras
開發平台：Windows 10、anaconda

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論文研究

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【關於我】
平時待人親善，遇到他人尋求協助時，我會盡力幫忙。當家中電腦系統或網路出現問題，都是由我出面解決或處理；在研究所時期，也會幫學弟們處理程式BUG，或是給予程式觀念的建議，讓他們可以更順利的解決問題，而我也從中學習經驗。
【研究所】
● 修課過深度機器學習、人工智慧與模糊類神經網路
● 研究深度學習領域，實作過Resnet50、Capsulenet、Vggnet16、Alexnet、RNN、 LSTM
● 能善用Transfer Learning，移植VGG-16等模型，達到快速查看某類問題是否適用某DL模型
● 能夠知道深度學習中optimizer、activate function、loss function的原理
● 閱讀深度學習書籍:Deep learning 深度學習必讀 - Keras 大神帶你用 Python 實作.TensorFlow + Keras 深度學習人工智慧實務應用.Deep Learning：用Python進行深度學習的基礎理論實作
● 自學Python、keras、tensorflow程式語言
● 有keras專案開發經驗：貓狗識別、人臉辨識、圖像識別
● 培養製作PPT簡報能力
● 擔任老師課程助教
【畢業後】
● 進修讀書:C語言教學手冊、Python自學聖經、學好跨平台網頁設計 -- HTML5、CSS3、JavaScript、jQuery 與 Bootstrap 4 超完美特訓班。
● 照著書中範例中做出許多關於Python領域作品，例如:網站開發、資料數據化、機器學習雲端平台、Line bot
【論文名稱】膠囊網路中卷積層之效能分析
【論文摘要】
1.一層到七層卷積層的膠囊網路在參數量差不多情況，和2層卷積層及2個池化層的卷積神經網路參數量比膠囊網路多一點，在8種不同架構下，對卷積層是否影響測試準確率和驗證準確率做討論和分析
2.一層到七層卷積層的膠囊網路在參數量差不多情況，和2層卷積層及2個池化層的卷積神經網路參數量比膠囊多一點，在8種不同架構下，對不同卷積核尺寸對測試準確率做討論和分析
3.對膠囊網路中架構的特徵圖做分析，且微調數字膠囊層中16 個維度，在經由解碼器還原出許多圖片，都相似於原圖，代表膠囊網路有辦法記住所有特徵，改善了卷積神經網路的缺點

【錄取後的工作規劃】
未來如果可以順利錄取，短期目標設定為獨立作業，在不需亦他人的協助下，完成所有的日常工作庶務，並且可以習慣工作模式。中期目標希望自己可以持續精進相關領域的能力，並且有能力提升自己的作業效率，並且期待自己成為一位資深工程師。長期目標希望自己可以在此穩定發展，已成為管理職為目標。

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