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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蛇的問題，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蛇進入發燒排行的影片

運用機器學習於工作滿意度預測麻醉護理師身心健康之研究-以北部某醫學中心為例

為了解決python蛇的問題，作者俞詠銘 這樣論述：

在衛生福利相關的規範以及科技的日新月異下，麻醉護理師必須在麻醉專科醫生的監督下完成各項任務，同時麻醉護理師他們也得適應新技術的誕生，還要面對團隊之間的溝通以及高風險的工作環境，由此可知麻醉護理師也擔負著手術的成敗，是一項風險跟壓力極高的工作。很多研究也指出麻醉護理師更替的經濟成本影響到醫療保健組織、醫療保健消費者、醫療保健付款人（包括私人協力廠商和政府）以及整個社會，如何留住具備專業訓練的麻醉護理師，並了解護理師們的工作滿意度及他們的身心健康的狀況，擬定因應對策以提高臨床工作效能是十分必要的議題。本研究為一初探式研究，採用採橫斷式(cross-sectional)問卷調查研究法，以臺北某一醫

學中心為例，蒐集麻醉護理師的工作滿意度及身心相關資料，研究問卷包含基本資料、生理問卷、心理問卷、工作滿意度。得到的原始資料樣本數為89筆經蒙特卡羅演算法擴增至219筆。本研究將資料篩選統整後以SPSS進行統計分析，再以機器學習分類迴歸決策樹(CART)、隨機森林及羅吉斯迴歸演算法建構預測模型，並將工作滿意度輸入模型以預測麻醉護理師之身心健康。研究發現若利用89筆的資料以SPSS以邏輯斯迴歸進行工作滿意度預測生理或心理狀況都未見有顯著相關，但若以擴增後的219筆的資料則工作滿意度預測生理健康呈現部分顯著。而在機器學習預測方面，利用Python分別執行分類決策樹 CART，隨機森林及羅吉斯迴歸三種

演算法進行工作滿意度預測生理，心理健康後發現CART效能最佳，隨機森林次之，邏輯斯迴歸則排第三。而邏輯斯迴歸之優點不只能用於判定麻醉理師健康或不健康之狀態，也能預測健康與不健康之發生之準確率。本研究結果發現影響麻醉護理師身心健康的關鍵因素最主要是為「月薪」與「工作時數」。而在生理健康方面顯示麻醉護理師的「腸胃道問題」、「呼吸道系統」與「工作時數」是有相關的，資料顯示當「工作時數」與「腸胃道問題」、「呼吸道系統問題」呈現正相關，即工作時數越長，這兩項生理問題越趨嚴重。在心理健康各項則均無差異，而工作滿意度的「人際互動與合作」、「護理工作的負荷」與月薪相關，表示月薪的高低會間接的影響人際關係與工作

負荷；生理健康、心理健康及工作滿意度三者皆呈正相關，表示生理、心理健康無論是上升還是降低都會影響到工作滿意度。本研究結果可作為麻醉科護理師工作滿意度與身心健康後續相關研究之參考。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決python蛇的問題，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 　

麥克風陣列系統應用於聲振性質分析-以二胡蒙皮工序為例

為了解決python蛇的問題，作者沈上惠 這樣論述：

本研究以麥克風陣列分析 系統 針對國樂中之二胡， 二胡蒙皮聲音振動的特徵與性質。二胡蒙皮 製琴師 依照其木質音筒的聲振 特性，施以適當的張力，全憑多年的經驗為之。但蒙皮 之皮膜 是天然材料，受生長環境、生長年齡、皮膜取得部位與蒙皮時環境溫濕度等影響。本研究嘗試以麥克風陣列接收蟒皮的 聲振訊號進行小波包分析處理 以過濾雜訊 並提高聲振訊號 在時域與頻率域之解析 後， 再將訊號 以迴歸類神經網路分析作為蟒皮聲振特徵的 影像 識別工具。 藉此系統來描述二胡皮膜之聲源分布 。 有效的量測系統對二胡蒙皮的工序及其聲振特性做分析，並提供作為樂器最佳化聲振性質特定設計與製作之音質評估依據的標準。