tf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

開發者傳授PyTorch秘笈

為了解決tf的問題，作者陳昭明 這樣論述：

～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 　　★ 作者品質保證 ★ 　　經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ 　　～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 　　本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： 　　● CNN (卷積神經網路) 　　● YOLO (物件偵測) 　　● GAN (生成對抗網路) 　　● DeepFake (深

度偽造) 　　● OCR (光學文字辨識) 　　● ANPR (車牌辨識) 　　● ASR (自動語音辨識) 　　● BERT / Transformer 　　● 臉部辨識 　　● Knowledge Graph (知識圖譜) 　　● NLP (自然語言處理) 　　● ChatBot 　　● RL (強化學習) 　　● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 　　入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ 　　★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 　　★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 　　★摒棄長篇大

論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 　　★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 　　★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 　　★介紹 PyTorch 最新版本功能 　　★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow  

tf進入發燒排行的影片

基於翻譯序列推薦模型於跨領域推薦系統之強化方法

為了解決tf的問題，作者王均捷 這樣論述：

若我們有足夠多的歷史資料，就可以用很多不同的方法去建立一個聰明的推薦系統。但在某些情況下，比如一個新的社交媒體平台或電商平台上線時，我們沒有足夠的使用者物品互動資料來建構出好的推薦系統。其中一個強化跨領域推薦（cross-domain recommendation）的解決方案，是藉由將「來源領域（資訊含量較多之領域）」的資料加入「目標領域（資訊量相對較少的領域）」來提升資訊量，然後對「目標領域」進行推薦。本論文採用圖形學習表示演算法，結合改良並善用翻譯序列推薦模型（Translation-based Recommendation，TransRec）的推薦優勢，特化模型訓練時採樣方法、改變翻譯

序列合併方法，並引入貝氏個人化推薦（Bayesian Personalized Ranking，BPR）中負採樣（negative sampling）的概念，訓練得到推薦系統任務導向之表示向量，藉此改善推薦結果。本研究旨在通過改良後的翻譯序列推薦模型「TransRecCross」來強化跨領域推薦效果。驗證本論文的新方法時，使用了 Amazon Review 系列資料集中的其中四個，並在論文最後比較了加入不同比例的來源領域資料後的推薦結果，以驗證本論文提出之方法的可靠程度。

打下最紮實AI基礎不依賴套件：手刻機器學習神經網路穩健前進

為了解決tf的問題，作者董洪偉 這樣論述：

★★★★★【848頁磅礡登場】、【最紮實機器學習】★★★★★ 外行人才買武器，高手自己打造神兵利器！ 　　不靠TF/Keras/PyTorch，用NumPy硬幹所有機器學習公式理論打基礎，極緻深入研究原理，獲得微積分、機率、張量最高等級，之後AI學習路快速平順又輕鬆 　　沒錯，某同學用Tensorflow/Keras實作一個影像辨識，另一個同學用PyTorch做出機器翻譯，但是.....他們全部都非常崇拜你，為什麼？ 　　套件工具用的熟，但原理卻只略知皮毛，走的路一定無法長遠！只有真正在微積分、矩陣、張量、機率、線性代數上打好完整的基礎，在機器學習/深度學習的路上才能走的又長又遠又

紮實。 　　不需要羨慕別人會用yolo、bert，當你看完本書的所有AI公式、理論，然後手動用NumPy、sklearn把這些公式理論親手推導一次之後，這些工具套件，這些新興技術，什麼CNN、RNN、Seq2seq對你來說，只是簡單數學公式的排列組合罷了！ 　　非常期待這種書籍的出現吧！BINGO！本書就是你夢寐以求的威力彩頭獎書！把每個深度學習常出現的名詞，Sigmoid、Softmax、CrossEntropy、Adam、SGD、CNN、RNN、LSTM、GRU.....竟然全部用NumPy硬幹一遍！看完讀懂這本書，立即晉升大師，成為機器學習/深度學習/人工智慧的活生生教科書。 　　

NumPy超人一擊Strike 　　✪Sigmoid 　　✪Softmax 　　✪CrossEntropy 　　✪Adam 　　✪SGD 　　✪CNN 　　✪RNN 　　✪LSTM 　　✪GRU 本書特色 　　★原理講解通俗易懂，同時教你如何從底層而非呼叫深度學習庫編寫深度學習演算法 　　★由淺入深，從最簡單的回歸模型過渡到神經網路模型 　　★從問題到概念的方式剖析深度學習的基本概念和原理 　　★用簡單的範例展現模型和演算法的核心 　　★讀者不需要借助任何深度學習函數庫，就可以從0開始建構屬於自己的深度學習庫

以 2,7-雙(咔唑-9-基)-9,9-芴和雙噻吩衍生 物電沉積共聚物及其在電致變色元件的應用

為了解決tf的問題，作者姚力愷 這樣論述：

本篇研究分為兩個部分，第一部分使用2,7-雙(咔唑-9-基)-9,9-二甲苯基芴(2,7-bis(carbazol-9-yl)-9,9-ditolylfluorene，BCDF)為主體，以電化學聚合法聚合成P(BCDF)高分子薄膜，BCDF再分別與四種雙噻吩衍生物(2,2'-bithiophene (BTP)、3,3'-dibromo-2,2'-bithiophene (DBBT)、2-(2-thienyl)furan (TF)及cyclopentadithiophene ketone (CPDTK))以進料莫耳比例為1/1於ITO玻璃基板上進行電化學聚合，分別得到P(BCDF-co-BTP

)、P(BCDF-co-DBBT)、P(BCDF-co-TF)以及P(BCDF-co-CPDTK) 四種高分子薄膜，使用電化學分析儀搭配紫外光-可見光光譜儀對高分子薄膜進行光電性質分析，分析內容包含穿透度變化、著色效率以及響應時間，從實驗結果得知，P(BCDF-co-BTP)於波長1000 nm處穿透度變化達到54.3%，著色效率為185.8 cm2 C-1，顏色變化從還原態的黃綠色轉變為氧化態的灰藍色。將上述製備的五種高分子薄膜分別作為陽極材料，以poly(3,4-(2,2-dimethylpropylenedioxy)thiophene) (PProDOT-Me2)作為陰極材料，並使用膠態

高分子電解質(PC-PMMA-LiClO4-ACN)作為陽極與陰極間的離子傳輸層，組裝成五種電致變色元件並對其進行光電性質測試，測試內容包含穿透度變化、著色效率、響應時間、光學記憶以及穩定度，經由測試結果得知P(BCDF-co-BTP)/PProDOT-Me2元件的性質最為優異，此元件於波長580 nm處時穿透度變化達到40.0%，著色效率為494.8 cm2 C-1，在光學記憶及穩定度上均有良好的表現。第二部分使用2,7-雙(咔唑-9-基)-9,9-二辛基芴(2,7-bis(carbazol-9-yl)-9,9-dioctylfluorene，BCOF)為主體，以電化學聚合法聚合成P(BCO

F)高分子薄膜，BCOF再分別與兩種雙噻吩衍生物(2,2'-bithiophene (BTP)及cyclopentadithiophene ketone (CPDTK))以不同進料莫耳比例為1/1及1/2在ITO玻璃基板上進行電化學聚合，分別得到P(BCOF-co-BTP)、P(BCOF-co-2BTP)、P(BCOF-co-CPDTK)及P(BCOF-co-2CPDTK) 四種高分子薄膜，並使用電化學分析儀搭配紫外光-可見光光譜儀對高分子薄膜進行光電性質分析，分析內容包含穿透度變化、著色效率以及響應時間，從實驗結果得知P(BCOF-co-BTP)於波長1000 nm處穿透度變化達到58.4%

，著色效率為167.1 cm2 C-1，顏色變化從還原態的卡其色變為氧化態的灰藍色。隨後將上述製備的五種高分子薄膜分別+作為陽極材料，以poly(3,4-ethylenedioxythiophene) (PEDOT)作為陰極材料，並使用膠態高分子電解質(PC-PMMA-LiClO4-ACN)作為陽極與陰極間的離子傳輸層，組裝成五種電致變色元件並對其進行光電性質測試，測試內容包含穿透度變化、著色效率、響應時間、光學記憶以及穩定度，測試結果得知P(BCOF-co-2BTP)/PEDOT元件的性質最為優異，此元件於波長640 nm處時穿透度變化達到39.7%，著色效率為449.2 cm2 C-1，在

光學記憶及穩定度上均有良好的表現。