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全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決文字編輯器python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  

文字編輯器python進入發燒排行的影片

基於國教課綱資訊科技領域建構自動化 Web 線上學習平台

為了解決文字編輯器python的問題，作者盧韋宏 這樣論述：

十二年國教課綱於108年正式上路，而去年正是全部採用新課綱的學期。由於課綱領域眾多且又細分成各式的項目，光是教育部提供的科技領域課綱文本平均字數就超過三萬字，學生和老師難以完全理解課綱所闡述的內容。根據12年國教願景架構圖，可以得知課綱具有三大基本理念，自發、互動以及共好。本論文基於此理念來建構108課綱的Information and Technology領域之線上學習平台，IT108。透過分析課綱，建立完整學習脈絡，以減少課程之間的難度落差，以及運用留言討論與分享筆記、清單的功能讓有相同興趣的同好可以互相切磋學習交流，來打造出可以讓學生學習與老師備課的社群學習環境，更可以一步進行偏鄉扶助

，提供完整的教育資源來達到偏鄉反轉。IT108自動記錄分析使用者學習操作，藉由整合Funk SVD和Random Forest建立推薦系統，建立適性化推薦的Web線上學習平台。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決文字編輯器python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 　

線上版大富翁桌遊編輯器設計與應用於教育領域之探討

為了解決文字編輯器python的問題，作者李承祐 這樣論述：

近年來桌上遊戲日漸普及，除了最基本的桌遊如大富翁外，來自世界各地設計者的桌上遊戲也如雨後春筍般的出現在各大平台上，包括了傳統面對面與線上可遊玩的桌上遊戲。然而桌上遊戲的設計與測試不易，往往需要花費大量的時間與人力。本論文提出一種想法，即透過線上桌遊編輯器的方式協助桌遊的設計過程，此外桌遊設計者在過程中能隨時的進行線上測試，一旦設計完成後可以立即透過網路邀請朋友遊玩。然而桌遊種類與機制繁多，設計出一款能製作大部分桌遊的編輯器有其難度，故本論文挑選一種最經典也最為常見的桌遊種類，即為大富翁。使用者可以透過本論文中的線上版桌遊編輯器來設計出獨特且多變的大富翁類型遊戲。遊戲式學習與數位化學習常被應用

於教學領域，前者能有效提升學習動機同時兼顧教育性，達到寓教於樂的目的；後者能透過網路提供互動式的教學內容，學生可隨時隨地在線自主學習。本論文中的線上大富翁編輯器兼具了以上兩者的優點，教師能透過規則為大眾所熟知的大富翁遊戲於其中結合所要傳達的知識。學生除了能透過遊戲學習到知識外，亦能輕鬆地轉換為遊戲設計者的角色，自己動手來設計大富翁遊戲，並分享給朋友遊玩。本論文建構了一個線上大富翁編輯器，核心設計理念為易用、高設計自由度與易分享，使用者不需要程式學習基礎也能輕易的創造出線上版的大富翁遊戲，並且其成果能被保存與分享。後續的使用者能基於之前使用者製作的遊戲進行編輯，如此一來可省去許多時間。質性訪談結

果顯示使用者對於本系統整體持正面評價，能製作出高自訂性與具共享性的遊戲地圖。同時期待本系統所能製作出的遊戲可以在遊戲機制上更為豐富，另外在系統比較複雜的地方引導使用者的方式要更加完善。