八菲特 - Jakesheu的部落格 Jake

對於開發LINE機器人應用的人, 都知道要透過LINE主動推播訊息需要付費, 但是LINE也提供LINE NOTIFY的功能讓開發人員免費使用 (使用者必須先加入LINE Notify群組, 之後才能收到通知), 以下利用Heroku建立後台, 開發LINE BOT + LINE Notify, 以後只要在後台加入觸發條件, 相關加入的人員都可以收到"LINE 通知"

1. 建立LINE BOT於Heroku後台, 可以作為資料管理, 並管理加入的成員數量

2. 利用LINE BOT進行系統測試

3. 網頁執行 https://your app weksite/askToken時，會導至index.html

4. 需要進行上面那一項步驟3是因為每一位加入的成員要能取得LINE-NOTIFY的通知需要做兩件事 a.  加入LINE-Notify的粉絲團 b. 要將LINE-Notify連動到 "IOT探測車", 然後LINE官方系統會給一個token (每個成員加入連動後會拿到自己的token), "IOT探測車"需要這個token才能通知到該名成員, 而步驟3就是將token傳給"IOT探測車"

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循環神經網路用在有記憶需要的學習系統, 例如語言的語意辨識, 股票分析系統

最常用的RNN變形是Long Short-term Memory (LSTM), 一個LSTM單元會有四個input, 有三個input控制三個閘門(Gate is sigmoid function), 分別控制遺忘閘門, 輸入閘門, 輸出閘門

多個LSTM神經元的連結方式如下

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DNN, Deep-Learning Neural Network

將一Logistical Regression視為一個神經元, 多維輸入與輸出的架構加上中間層多個logistical regression所疊加出來的網路架構就是一個Deep-learning Neural Network

一個DNN的架構, 所需要的記憶體需求是非常大的, 對於一層疊加N個神經元的HiddenLayer, 例如一個512 pixel的圖像輸入, 每一個pixel有RGB三原色, 輸入資料是512*3, 下一層Neural Network需要N個 weight values和bias values, 如果HiddenLayer的層數越多,這計算速度跟記憶體需要量將更多.

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Features engineering and Neural Networks
前者(Features engineering)對一組欲分析的資料, 擷取其中的特徵值出來, 將這些特徵值進行分類, 分類的方法簡單的使用線性回歸(linear regression)進行分類, 這個回歸函數是βi!=0(weight)加β0(bias))的函數曲線
後者(Neural Networks)方法就捨去了特徵擷取工程的工作, 直接讓神經網路去抓取特徵值並做同時做好分類的工作
Neural Networks的解決方法看是讓工作減少了, 因為不用先做特徵值的擷取工作, 而是直接套用神經網路系統, 讓系統進入自動擷取特徵與分類的工作, 但神經網路的模型選擇變成一位工程人員要面對的新問題

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提供免費的LINE 機器人 服務

試用看看

亦可以提供其他客製化服務 請來信詢問 jakesheu@gmail.com

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以Cifer-10為資料來源(dataset)進行CNN 演算法分析
我們使用Google提供的Colab (colaboratory)工具來進行開發說明
Python代碼如下
from keras.datasets import cifar10
import numpy as np

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