演算法應用實例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決演算法應用實例的問題，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  

演算法應用實例進入發燒排行的影片

運用Soft Actor-Critic深度強化學習演算法優化投資配置組合

為了解決演算法應用實例的問題，作者王衍晰 這樣論述：

透過人工智慧演算法進行自動化交易是當前股市投資管理研究的發展趨勢。本研究結合深度強化學習與金融科技，探討運用 Soft Actor-Critic(SAC)演算法於股市資產配置之效益，並驗證演算法是否能有效應用於金融交易市場及藉配置資產提高投資總體價值。本研究自 Datastream 數據資料庫選定我國股票市場中 5 支股票為實驗標的，利用演算法在 OpenAI Gym 環境中訓練、運算並驗證該演算法在股市資產投資分配上之成效。實驗結果顯示，該 演算法能根據歷史數據學習預測目標股票未來績效表現，發揮自動調控風險及配置資產權 重之能力，產生最佳投資組合模型。另外本實驗結果與泛化投資組合策略(Un

iversal Portfolio)相比，展現更為優異而穩定之收益，亦初步驗證深度強化學習能有效應用於金融交易市場。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決演算法應用實例的問題，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 　

交換電容式低通濾波器的雜訊準位自動化合成流程

為了解決演算法應用實例的問題，作者吳志中 這樣論述：

近年來因科技市場的蓬勃發展，科技公司冀望能在短時間內推出新產品，因此壓縮了工程師設計電路的時間，為了能快速滿足市場即時上市需求，本文針對交換式電容低通濾波器的雜訊表現提出一套自動化合成流程的工具。首先，運用雜訊模型分析輸入的規格是否符合；如果未達原訂條件，則回到使用者介面，提示使用者重新輸入；如果已達條件，便執行電路分析並輸入電路參數；當獲得電路參數資訊後，接著將所得到的電路參數，運用Hspice進行電路模擬；如果模擬結果達到規格要求，便結束整個設計流程；但是，如未達到規格要求，便利用本文提出的基因演算法，自動調整雜訊模型中的電路參數大小，令其再重新執行雜訊模型分析，以迄達最佳化設計為止。本

文的自動合成工具，在Linux作業系統上設計完成整個自動化合成流程介面，讓使用者輸入欲達到的雜訊規格，接著利用C程式語言將使用者輸入的雜訊規格傳送至雜訊模型，並計算出相對應的電路參數，再由電路模擬軟體Hspice模擬電路效能，若模擬結果不符規格，會重複執行迴圈至模擬結果符合。本自動合成工具，利用工具命令語言（Tool Command Language,Tcl）呼叫C程式語言和Hspice執行分析和驗證的工作，並用Tcl串接調整參數至完成電路合成之間的各個流程。關鍵字：交換型低通電容濾波器、雜訊模型、自動化合成流程、工具命令語言（Tcl）、雜訊規格、電路參數