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全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決python簡單應用的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

python簡單應用進入發燒排行的影片

植基於5G多型態網路環境下使用區塊鏈技術進行身份驗證之研究

為了解決python簡單應用的問題，作者高一陳 這樣論述：

5G的巨量通訊和低延遲通訊兩個特性，對於企業加速數位轉型時的應用非常重要，尤其是現在已經進入工業4.0時代，網路通訊品質格外重要，結合5G通訊特性及Wi-Fi 6優點的多型態網路，儼然已成為網路新時代的架構，惟本國目前的5G架構因為成本建置考量，尚屬於NSA架構，或許未來硬體更成熟，成本較低時，或許也會採用SA。使用區塊鏈3.0的技術主要是它針對物聯網有提供相當完整及方便的函數庫，而且區塊鏈3.0的特性是不用挖礦，沒有礦工角色，而且越多人使用，驗證速度越快，與區塊鏈1.0或2.0技術不一樣。將傳統的紙本證件，使用區塊鏈3.0技術，將它轉成電子化資料，只要儲存認證完成的交易代碼，就能夠透過此代

碼找到相關原始資料，傳統書面證書或者紙本資料，轉為具有區塊鏈技術架構的數位證書，已經是未來的趨勢。利用IOTA技術提供5G驗證與Wi-Fi 6驗證結合，透過Python 跟C# .Net電腦語言，實作出應用區塊鏈3.0技術來驗證物聯網設備在多型態網路的環境下，可以達到驗證效果，這是本研究的主軸，跳脫傳統的驗證方式，且更具安全性的驗證。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決python簡單應用的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

運用卷積神經網路建立積體電路封裝缺陷分類檢測模型

為了解決python簡單應用的問題，作者鍾明勳 這樣論述：

在現今科技產品的廣泛運用下，相關電子產業蓬勃發展，半導體晶片封裝的研發也朝向高效能與輕量化，以滿足電子產品的需求。利用機器視覺與神經網路分類的方式來辨別半導體封裝晶片缺陷與種類，將可大量降低人工檢驗產品缺陷的成本，並提升檢測速度和準確率。本研究運用卷積神經網路與Mask R-CNN兩種演算法，及不同分類種類與晶片影像共三種因子，建立探討晶片封裝的缺陷分類與檢測模型，進而探討各因子對模型的影響度。 本研究所建立的檢測模型可分為四個部分，第一部分為影像資料前處理，將蒐集到的影像資料切割成單一晶片；第二部分為影像資料擴增處理，將影像數量過少的缺陷類別，提取缺陷特徵後複製在良品影像上，使良品與不良

品資料數量達到平衡；第三部分為訓練資料的前處理，將影像資料整理成演算法可判讀的格式；第四部份為模型訓練與驗證，運用實驗設計，分析實驗因子對分類結果的影響。研究結果發現Mask R-CNN所建立的模型比卷積神經網路所建立的模型更能在較複雜的影像中得到較準確的分類結果，同時因Mask R-CNN的標註特性，判斷缺陷時能顯示出缺陷位置，能夠得到更完整的預測結果。此外透過實驗結果也發現到若分類種類分得越多，則模型的判斷準確度也會跟著下降；晶片影像結構較為簡單的影像，也能得到較準確的檢測結果。