PlaidML

前陣子 Apple 發表了新筆電,卻僅止搭配 AMD GPU, 讓我滿心期待可以使用 NVIDIA 訓練 Tensorflow 模型的期望落空。(森氣😤)

在閱讀了這篇文章後,下載了 PlaidML 來試用,它有試驗級功能:支援 Mac + OpenCL GPU(Intel/AMD) 或是原生的 Metal API, 來訓練神經網路,好開心啊!

PlaidML 是一套開源機器學習加速庫,希望讓使用者透過 Keras APIs 直接使用(任何一家的)GPU 來運算,也就是支援 Intel/NVIDIA/AMD/Apple Metal. 看到這裡,不禁讓我有些心動,於是下載來試用。
http://vertex.ai/blog/announcing-plaidml

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C 語言

推薦三本必讀 C 語言學習書:
第一本由鄭昌杰所著,裡頭涵蓋所有 C 語言的面向主題,對於 C 語言本身語言特性,描述得相當好,很符合業界開發實務應用,上班前請務必複習:

交通大學出版社 – C 語言入門與進階教學: 跨平台程式設計及最新 C11 語法介紹
作者:鄭昌杰

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機器學習 – 馬力歐/MarI/O

https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44
MarI/O - Machine Learning for Video Games

這部影片解釋了我們利用神經網路來玩馬力歐遊戲:

• 綠色線:表示連結為正值,遇到黑/白方格,繼續輸出同一顏色。
• 紅色線:表示連結為負值,遇到黑/白方格,輸出反相/改變動作。
• A/B/X/Y...Left/Right 對應搖桿上的按鈕,也表示賦予馬力歐的「動作」。
• 輸入為瑪莉歐的位置。
•中間連結單一結點神經元。
  1. 起始神經網路,隨機挑選一動作+線條: 白方格+綠線+Right
  2. 這表示一直讓馬力歐向右前進,直到其中一條神經網路的紅線+動作(譬如:A鍵)遇到方格,改變成為馬力歐的下一個動作(A鍵)。
  3. 反覆 1, 2 步驟,目標是極大化分數。

詳細步驟請參看影片說明。

• 啟發本文源自:https://www.analyticsvidhya.com/learning-path-learn-machine-learning/

為什麼會陷入困境?

報橘一篇介紹文裡頭提到了下面一段話:

人生困境是一種從童年時期就開始萌芽,然後在一生中不斷重覆的模式或主題。最終結果就是到了成人階段後,我們會想辦法再創那些在童年時期傷害我們最深的情景。

人生困境具有會傷害自我的能力,就治療師的觀察,正是因為有這項的特質,所以才讓它顯得如此令人痛苦。它是我們所熟知的,雖然帶給我們痛苦,但卻因為讓我們感覺自在且熟悉,因此難以扭轉。

難得一本好書,值得推薦:
重建生命的內在模式 – 看明白過去的傷,生命就有新的出路