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都市更新超簡單

為了解決Address 110 2021的問題，作者林煌欽,林志銘,黃敏芬,張祐齊,張宜斌 這樣論述：

　　筆者從事都市更新事業多年以來，參與不少都市更新的推動及糾紛調解，筆者深深的感受到部分開發業者或是實施者，藉由對都市更新專業的了解以及利用民眾對都市更新資訊的落差，賺取超額利潤。 　　此外、由於都市更新的流程繁瑣，導致一般民眾對於都市更新望之卻步，也是造成民眾對於都市更新負面觀感的主要原因。 　　但是隨著建築物逐漸老舊頹圮、防災行都更的推動卻是刻不容緩，筆者希望藉由以QA問題的問答方式，將都市更新的內容以白話的方式讓讀者可以了解及學習，此外、由於政府為鼓勵民眾推動自主都更，不論是中央或地方政府，均提供高額的都市更新補助款給予民眾申請使用，因此本書特別在章節內容中，撰寫

自主更新及補助款項的DIY步驟，以協助讀者推動都市更新，早日有個完全又美麗的家。  

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貝氏最佳化的小樣本採集函數學習

為了解決Address 110 2021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。