歡迎來到演算法、軟體和硬體三位一體的未來世界論文書籍站
gnn神經網路python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
gnn神經網路python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 和李金洪的 全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立中正大學 資訊管理系研究所 林育秀所指導 黃瑋丞的 以青少年期社交網路預測成人期之憂鬱傾向 （2021），提出gnn神經網路python關鍵因素是什麼，來自於臺灣青少年成長歷程研究計畫、憂鬱、社交網路、機器學習、圖神經網路。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 機械工程系 李維楨所指導 黃識軒的 以CAD模型建構點雲資料集以辨識三維物件之方法 （2020），提出因為有 機器視覺、影像處理、3D點雲、深度學習、物件辨識、3DmFV-Net的重點而找出了 gnn神經網路python的解答。
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決gnn神經網路python 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
以青少年期社交網路預測成人期之憂鬱傾向
為了解決gnn神經網路python 的問題，作者黃瑋丞 這樣論述：
背景：近年來年輕族群患有憂鬱症的比例已不容忽視，且於青少年罹患憂鬱症有相當高的比例會在其成人復發，因此早期發現憂鬱傾向已成一重要議題。使用機器學習預測憂鬱傾向的研究於近幾年如雨後春筍般冒出，但研究對象的年齡層常針對中、老年人，較少針對年輕族群，且多數為橫斷面研究，缺乏利用縱貫性資料觀察時序性變化。故本研究採用中央研究院社會學研究所的縱貫性資料庫臺灣青少年成長歷程研究（Taiwan Youth Project [TYP]）進行憂鬱傾向的探討。方法：本研究從臺灣青少年成長歷程研究計畫中篩選出1,047名研究對象，觀察青少年的成長歷程如何影響成人期的憂鬱傾向。以SAS 9.4進行自變項與依變項的雙
變項分析，且鑒於社交網路和憂鬱傾向常互相影響，本研究將利用深度學習中圖神經網路（graph neural network [GNN]）的方法，以社交網路結合各重要因子進行圖卷積網路、圖取樣與聚合、圖同構網路、圖注意力網路的模型建置，來預測其成年時期的憂鬱傾向，並同時建置機器學習中的邏輯斯迴歸、支援向量機、隨機森林、極限梯度提升進行比較。模型皆使用Python 3.8進行十折交叉驗證做驗證方式，採用上採樣、下採樣、上下採樣、調整權重的方式進行資料平衡。結果：於1,047名研究對象中，有950人（90.74%）不具憂鬱傾向，97人（9.26%）具憂鬱傾向。雙變項分析結果整理出影響成人期憂鬱傾向的因
素，居住地、偏差行為、自尊、自我滿意程度、快樂感、健康狀態、生活事件、生命重大事件的發生與影響、青少年時期憂鬱傾向、家庭同住狀況、家庭經濟條件、家庭凝聚力、家庭支持、家庭間滿意程度、朋友支持、同班好友數量與成人期憂鬱傾向有顯著相關。預測模型方面，於測試集中表現最好的為圖注意力網路（AUC值：0.7356），LR-reweighting和SVM-reweighting的表現次佳（AUC值：0.7158）。在模型重要特徵排名中，自尊、自我滿意程度、家庭凝聚力、家庭支持、快樂感、自我滿意程度、生命重大事件的影響程度、性別、健康狀態、生活事件皆是自變項中影響模型預測的重要特徵。結論：本研究驗證了圖神經
網路在縱貫性資料也能獲得良好的表現，未來研究可利用於時間序列上有較佳表現的長短期記憶（long short-term memory [LSTM]）進行比較。從重要特徵排名中亦可發現，除性別變項外，其餘變項在雙變項分析中皆達到統計顯著。針對影響成人期憂鬱傾向的高相關因子，除青少年照護者、家庭、老師、學校、社區等最直接與青少年互動的接觸者和場所，政府機關、社福機構，也可對相關領域進行關切，制定相應的法規或提供相關福利，在規範之餘提供心理輔導，盡早進行治療，以此降低國內年輕族群罹患憂鬱症的風險，避免病情反覆發作，甚至最後引起自殺行為。
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決gnn神經網路python 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
以CAD模型建構點雲資料集以辨識三維物件之方法
為了解決gnn神經網路python 的問題，作者黃識軒 這樣論述：
近年來，二維彩色影像的深度學習在物件偵測已取得令人滿意的成果，且大量標註的彩色影像公開資料集包含了生活中的許多物品。然而，在一些特定情況下，例如：前景與背景顏色相近，物件偵測以及影像分割的效果則不佳。透過三維的點雲數據即可解決此問題，不過三維點雲數據的公開資料集並不如二維的公開資料集普及，且當欲辨識的目標類別並不在公開資料集中，手動拍攝並給予標籤則會耗費大量時間以及人力資源。本研究之目的在使用虛擬資料快速產生訓練資料集以訓練深度學習模型。虛擬資料是透過3D CAD模型經過轉換後得到近似於拍攝之多視角點雲。本研究中使用6種常用於五軸加工機內部之物品作為辨識的目標。實驗結果顯示，3D CAD模型
經過轉換為點雲以後，其與拍攝資料各點對配對之平均距離為5.83 mm。此距離已小於體素下採樣之8 mm，且將CAD點雲與拍攝點雲轉換為3DmFV的圖形模式相近，代表經轉換後之點雲已足夠貼近拍攝點雲。此外，平均距離與深度學習模型的辨識準確率具關連性。當訓練資料與測試資料的平均距離愈小，則測試資料的辨識準確率愈高。以3D CAD模型建構之多視角訓練資料集對3DmFV-Net模型進行訓練，其辨識真實於五軸加工機內部拍攝之點雲其辨識準確率為 91.67%。