深度神經網路的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決深度神經網路的問題，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  

深度神經網路進入發燒排行的影片

應用深度學習模型、時間序列分群方法和序列分析探討學生的學習表現

為了解決深度神經網路的問題，作者林英儒 這樣論述：

在面對面的實體教室中，教學現場的人員比較容易觀察學生於課堂中的學習狀況；當學生在學習過程中遇到問題時，也較能清楚地了解問題所在，幫助學生解決問題。不過在課堂以外的時間，教學人員不易得知學生的學習狀況與學習過程。因此，本研究希望透過學習管理系統收集學生在學習過程中的日誌資料（Logs），並使用深度學習模型、時間序列分群方法和序列分析探討學生於課程中的學習表現，最後將研究結果回饋給教學現場的人員，使老師和助教能夠幫助學習進度較緩慢、或是在學習過程中遇到問題的學生。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決深度神經網路的問題，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 　

一個基於深度神經網路用以偵測多種對抗網路生成的偽造影像之研究

為了解決深度神經網路的問題，作者吳姿靚 這樣論述：

隨著科技日益進步，影像編輯軟體也越來越發達。使用者可以透過修圖軟體，輕鬆地更改影像資訊，且修改後的內容，僅憑肉眼無法分辨出真假；另外，由於機器學習的發達，電腦亦具備自動生成影像的能力，可以輕易地產生出實際上並不存在的內容，而讓人類無法察覺不合理之處，若此項技術遭受有心人士不當使用，將會造成嚴重的社會問題。未經授權就修改資訊的行為，我們稱為變造 (forgery) 或是竄改 (tampering)。通常會受到竄改的資訊，不外乎是文字或是圖片；相較於影像，文字的變造比較簡單，只需要改變或移動文字即可，而影像的變造，通常以合成居多。至於是否能被肉眼識破，完全依靠變造者的技術；但是，近年來，由於深度

學習技術大爆發，使得傳統的偽造影像偵測方式無法使用。這是因為現今的偽造影像完全由電腦生成，而實際上並不存在，遺憾的是，非編輯製作的偽造圖像不會留下任何篡改痕跡。使用生成對抗網絡(Generative Adversarial Network; GAN)是目前電腦生成影像技術中最常用的方法。生成對抗網路包含一個生成器與一個判別器；生成器的目標是生成出接近真實樣本的影像，而判別器的目標是將生成影像從真實樣本中區分出來；若判別器可以區分真實影像和偽造影像，則調整生成器的參數，直到判別器無法辨識偽造影像為止。本論文所提之方法分成兩個部分。首先，我們針對生成對抗網路所生成的真、偽影像分別做離散傅立葉變換；

接著，將轉換後取得的頻譜影像，輸入到深度神經網路進行模型訓練。為了提升模型的辨識性能，我們納入了對比式學習(Contrastive Learning)，使電腦直接學習真、偽影像的差別。於實驗的部分，我們選擇了用三種不同的生成對抗網路，稱為 DCGAN、CycleGAN 和 AutoGAN，來產生偽造影像。透過我們提出的方法來辨識此三種不同生成對抗網路的偽造影像，實驗結果表明，使用我們提出的方法來檢測三種不同的 GAN 影像，平均準確率達到99.10%，與訓練和檢測特定目標相比，我們的方法可以更廣泛地識別從不同來源生成的偽造影像。