演算法網站的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決演算法網站的問題，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  

演算法網站進入發燒排行的影片

運用深度學習檢測內螺紋螺牙之光學檢測技術

為了解決演算法網站的問題，作者黃一宸 這樣論述：

現今汽車扣件在大量生產下需要100％全面品質控制檢查。內螺紋螺牙扣件以往要利用標準螺紋塞規一顆一顆檢測，這方法既費時又難以發現缺陷，但常規的光學檢測機無法高效提供100％的全面質量控制檢查，所以本文分別以一般缺陷扣件與較特殊的斜牙扣件之內螺牙進行研究。本文研究一種AI機器深度學習的卷積神經網絡（CNN）的技術開發和應用，該技術可解決上述兩種扣件之內螺牙量測的問題。我們升級了常規光學檢測機硬體和軟體系統的平台，包括光學檢測硬體系統、扣件進給自動化系統、電控系統與軟體系統平台的整合。因為AI訓練模型需要大量資料庫進行機器學習，我們在蒐集資料的部分，製作了適用於各式內螺牙或孔洞內壁的取像軟體系統，

來解決圖像數量不夠的問題。當訓練模型透過AI深度學習的CNN訓練完成後，我們利用機器視覺辨識系統，來檢測和確定扣件內螺牙中的缺陷或斜牙問題，實驗後發現2度角是可以有效觸發當前AI訓練模型的最小斜牙角度。最後在訓練模型的部分，我們找出不同種類AI訓練模型以及不同卷積層數的關係與此研究的收斂問題有著不同結果，這些結果可以讓我們知道不同種扣件可以選擇更適合的參數用在訓練模型上。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決演算法網站的問題，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 　

文字探勘:應用於閱讀者分群與文章主動推薦系統

為了解決演算法網站的問題，作者吳季嫻 這樣論述：

本文使用文字探勘(Text Mining)技術，設計同主題與跨主題的文章主動推薦系統。研究中亦利用閱讀者的閱覽紀錄分析建構讀者分群系統，希望將閱讀主題類似的讀者規劃為獨立群體，對於未來商業應用如:廣告投放等，產生有差異性的效益提升。第一類文章主動推薦系統的原理是利用現有文章集，每篇文章經過斷詞，分析詞彙的頻率及獨特性，根據詞彙的相關性質進行主題分群，進而將文章依其包含的詞彙得到文章內容對應的主題。透過文章與主題的配適，即可設計『同主題文章主動推薦系統』。第二類的文章主動推薦系統的原理則是納入讀者閱覽足跡資訊，結合文章主題，分析各讀者多次閱覽紀錄中所包含的主題與頻率，得到以主題為商品的購物籃分

析，即可產生『跨主題文章主動推薦系統』。最後，讀者分群系統是依據讀者閱覽主題與頻率形成向量座標，座標相近的讀者具有相近的主題閱覽偏好，即可能有潛在的生活型態或喜好近似，因而對於特定商品的廣告有較高回應率，分析這類讀者屬性並設計適合的廣告投放，將具備更高商業效益。本文使用R語言提供的文字探勘與統計分析功能，進行以上相關研究工作。