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pytorch cnn範例的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇 和VishnuSubramanian的 PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型都 可以從中找到所需的評價。
另外網站核心開發者親授！PyTorch深度學習攻略 - 博客來也說明：PyTorch 深度學習攻略，語言：繁體中文，ISBN：9789863126737，頁數：656，出版社：旗標 ... 深度學習的16堂課：CNN + RNN + GAN + DQN + DRL，看得懂、學得會、做得出!
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
中原大學 應用數學研究所 孫天佑所指導 蔡文德的 卷積神經網路在自然語言的應用 （2019），提出pytorch cnn範例關鍵因素是什麼，來自於深度學習、自然語言、Google Translate、Amazon Alexa、卷積神經網路、遞迴 神經網路。
而第二篇論文中原大學 應用數學研究所 吳建華、孫天佑所指導 鄒豐裕的 卷積神經網路在時間序列問題的應用 （2019），提出因為有 人工智慧、深度學習、卷積神經網路、遞迴神經網路、卷積層、池化層的重點而找出了 pytorch cnn範例的解答。
最後網站手把手教你用PyTorch快速準確地建立神經網絡(附4個學習用例)則補充：利用PyTorch構建神經網絡. 用例1：手寫數字分類(數字資料，MLP). 用例2：物體圖像分類(圖像資料，CNN). 用例3：情感文本分類(文本資料，RNN).
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決pytorch cnn範例 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
卷積神經網路在自然語言的應用
為了解決pytorch cnn範例 的問題，作者蔡文德 這樣論述：
在現今這個資訊爆炸的社會當中，對於訊息的快速判讀，顯得越來越重要。而為了要最快的取得訊息的重點，透過深度學習彌補人類判讀的速度變成了主流。現今，人們之間訊息的傳遞，主要還是以自然語言為主，所以在自然語言處理的技術上，可以說是非常重要。深度學習在自然語言處理上的應用開始越來越常見。我們所熟知的 Google 翻譯，或者是 Amazon 推出的智能助理 Alexa…。這些都是利用深度學習應用在自然語言處理上的實際案例。而這些產品，在未來也將掀起一股熱潮。承襲著這波浪潮，本論文利用與以往截然不同的神經網路—卷積神經網路，應用在自然語言處理上。並且本論文也會透過不同的實驗來分析，卷積神經網路與常見的
遞迴神經網路在自然語言處理上的差異。
PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型
為了解決pytorch cnn範例 的問題，作者VishnuSubramanian 這樣論述：
PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTo
rch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 本書範例檔： github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch
卷積神經網路在時間序列問題的應用
為了解決pytorch cnn範例 的問題，作者鄒豐裕 這樣論述：
隨著時代的進步，電腦硬體設備逐漸提升，人工智慧又再次成為了熱門的話題，深度學習技術也被廣泛的討論。我們都知道卷積神經網路適合處理的問題為影像分析，遞迴神經網路適合處理的問題則是時間序列。可是卷積神經網路真的無法處理時間序列的問題嗎？在本文中，將會藉由實作兩者的模型來進行比較。在文中的第二章及第三章會有簡單的介紹。第二章主要介紹的部分為遞迴神經網路，其中包含模型的流程圖與參數說明以及延伸的遞迴神經網路架構模型；第三章主要介紹的部分為卷積神經網路，在本章節中將會詳細描述卷積神經網路的流程以及模型中卷積層與池化層的步驟。接著第四章為實作內容，將開始實作卷積神經網路在時間序列上的模型，包含模型的設定
與訓練以及訓練完後的調整，之後在與遞迴神經網路的結果進行比較。最後一章將會針對本次的實驗過程進行檢討，並提出未來的研究方向。