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社會研究方法：量化與質性取向及其應用(第四版)

為了解決experiments中文的問題，作者王雲東,呂傑華 這樣論述：

　　本書係以深入淺出的方式，介紹社會研究方法的基本觀念，並舉出本土的具體實例加以說明如何應用。此外，本書於每章最後均附上「解釋名詞」與「考古題舉例」，希望能讓讀者對於若干社會研究方法的專有名詞有更精簡扼要的瞭解，同時也能瞭解到目前國內各項相關考試的出題趨勢。

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貝氏最佳化的小樣本採集函數學習

為了解決experiments中文的問題，作者謝秉瑾 這樣論述：

貝氏最佳化 (Bayesian optimization, BO) 通常依賴於手工製作的採集函數 (acqui- sition function, AF) 來決定採集樣本點順序。然而已經廣泛觀察到，在不同類型的黑 盒函數 (black-box function) 下，在後悔 (regret) 方面表現最好的採集函數可能會有很 大差異。 設計一種能夠在各種黑盒函數中獲得最佳性能的採集函數仍然是一個挑戰。 本文目標在通過強化學習與少樣本學習來製作採集函數(few-shot acquisition function, FSAF)來應對這一挑戰。 具體來說，我們首先將採集函數的概念與 Q 函數 (Q

-function) 聯繫起來，並將深度 Q 網路 (DQN) 視為採集函數。 雖然將 DQN 和現有的小樣本 學習方法相結合是一個自然的想法，但我們發現這種直接組合由於嚴重的過度擬合(overfitting) 而表現不佳，這在 BO 中尤其重要，因為我們需要一個通用的採樣策略。 為了解決這個問題，我們提出了一個 DQN 的貝氏變體，它具有以下三個特徵: (i) 它 基於 Kullback-Leibler 正則化 (Kullback-Leibler regularization) 框架學習 Q 網絡的分佈(distribution) 作為採集函數這本質上提供了 BO 採樣所需的不確定性並減輕了

過度擬 合。 (ii) 對於貝氏 DQN 的先驗 (prior)，我們使用由現有被廣泛使用的採集函數誘導 學習的演示策略 (demonstration policy)，以獲得更好的訓練穩定性。 (iii) 在元 (meta) 級別，我們利用貝氏模型不可知元學習 (Bayesian model-agnostic meta-learning) 的元 損失 (meta loss) 作為 FSAF 的損失函數 (loss function)。 此外，通過適當設計 Q 網 路，FSAF 是通用的，因為它與輸入域的維度 (input dimension) 和基數 (cardinality) 無 關。通過廣

泛的實驗，我們驗證 FSAF 在各種合成和現實世界的測試函數上實現了與 最先進的基準相當或更好的表現。

周策縱論詩書

為了解決experiments中文的問題，作者周策縱,王潤華,黎漢傑 這樣論述：

　　本書收錄的文章，時間跨度超過半世紀，收錄的文章，總括而言有好幾大類，第一類包括了一九四九年周教授去國前的文章，大部份見於香港浸會大學特藏部的周策縱資料檔案，分散於他晚年的書信資料夾。第二類見於他四九年之後發表在《大陸雜誌》的幾篇與專家學者討論文學研究的文章，與之書信往還的均是一時名家。第三類則是周教授去國之後早年曾以單行本出版的兩部小書：《續梁啓超《苦痛中的小玩意兒》——兼論對聯與集句》與《論王國維《人間詞》》。這三類文章，加上周教授其他探討古典文學、書法象棋以及追憶故人的文章，全書稿總計超過十五萬字，可以說是探究周教授文學批評典範不可錯過的文集。

針對真實場景建立具偽真值之深度學習訓練資料以進行飛時測距深度降噪

為了解決experiments中文的問題，作者王立洋 這樣論述：

近年來飛時測距技術已被廣泛應用在室內等小規模場景之深度感測。然而，飛時測距技術目前仍受限於多路徑干涉現象所造成的深度量測誤差。據我們所知，一些研究利用深度學習的方式針對飛時測距的深度圖進行修正，降噪的品質在實驗數據中超越了以往的演算法，但是這些深度網路進行訓練時，由於大量真實場景的訓練資料難以取得，因此這些方法大部分以電腦模擬合成的資料進行訓練為主。然而合成場景與真實場景表現的深度誤差仍然具有一定差距，因此在應用的環境下，這些深度網路對於多路徑干涉現象的改善能力依然有限。本篇論文提出一個自監督式的策略以進行優化飛時測距降噪深度網路的方法，該方法僅需要飛時測距深度儀在現實中取樣，即可利用三維重

建之全局一致性的特性，大量產生具有偽真值的真實場景訓練資料，並且可應用於針對飛時測距深度修正之深度網路做訓練。實驗顯示，經過由本篇論文提出之自監督式優化後的深度網路，應用在真實環境下能夠提升對於飛時測距深度圖降噪的品質並且改善多路徑干涉的誤差。