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graph neural network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
graph neural network的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳昭明寫的 開發者傳授PyTorch秘笈 和Glisic, Savo G.,Lorenzo, Beatriz的 Artificial Intelligence and Quantum Computing for Advanced Wireless Networks都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Permutation-Invariant Neural Networks for Reinforcement ...也說明：Each sensory neuron is an identical neural network that is not confined to only process information from one particular sensory input. In fact, ...
這兩本書分別來自深智數位 和所出版 。
國立陽明交通大學 資訊科學與工程研究所 陳冠文所指導 林正偉的 基於維持局部結構與特徵⼀致性之改善點雲語意分割方法 （2021），提出graph neural network關鍵因素是什麼，來自於三維點雲、點雲處理、語意分割、電腦視覺、深度學習。
而第二篇論文國立陽明交通大學 材料科學與工程學系所 鄒年棣所指導 鄭厚雍的 有限元素法模擬醫療元件周圍之細胞行為：以骨釘與水膠為例 （2021），提出因為有 有限元素法、牙釘、骨癒合、骨整合、骨細胞分化、卷積神經網路、隨機森林演算法、基因演算法、拓樸最佳化、水膠、細胞遷移、光滑粒子流體動力學的重點而找出了 graph neural network的解答。
最後網站What are graph neural networks (GNN)? | VentureBeat則補充：Graph neural networks (GNN) are a type of machine learning algorithm that can extract important information from graphs and make useful ...
除了graph neural network，大家也想知道這些：
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決graph neural network 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
基於維持局部結構與特徵⼀致性之改善點雲語意分割方法
為了解決graph neural network 的問題，作者林正偉 這樣論述：
現今有許多研究探討如何運用深度學習方法處理三維點雲 (Point Cloud)， 雖然有些研究成功轉換二維卷積網路到三維空間，或利用多層感知機 (MLP) 處理點雲，但在點雲語意分割 (semantic segmentation) 上仍無法到 達如同二維語意分割的效能。其中一個重要因素是三維資料多了空間維度， 且缺乏如二維研究擁有龐大的資料集，以致深度學習模型難以最佳化和容 易過擬合 (overfit)。為了解決這個問題，約束網路學習的方向是必要的。在 此篇論文中，我們專注於研究點雲語意分割，基於輸入點會和擁有相似局部 構造的相鄰點擁有相同的語意類別，提出一個藉由比較局部構造，約束相鄰 區域
特徵差異的損失函數，使模型學習局部結構和特徵之間的一致性。為了 定義局部構造的相似性，我們提出了兩種提取並比較局部構造的方法，以此 實作約束局部結構和特徵間一致性的損失函數。我們的方法在兩個不同的 室內、外資料集顯著提升基準架構 (baseline) 的效能，並在 S3DIS 中取得 目前最好的結果。我們也提供透過此篇論文方法訓練後的網路，在輸入點與 相鄰點特徵間差異的視覺化結果。
Artificial Intelligence and Quantum Computing for Advanced Wireless Networks
為了解決graph neural network 的問題，作者Glisic, Savo G.,Lorenzo, Beatriz 這樣論述：
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND QUANTUM COMPUTING FOR ADVANCED WIRELESS NETWORKSA comprehensive presentationof the implementation of artificial intelligence and quantum computing technology in large-scale communication networksIncreasingly dense and flexible wireless networks require the use of artif
icial intelligence (AI) for planning network deployment, optimization, and dynamic control. Machine learning algorithms are now often used to predict traffic and network state in order to reserve resources for smooth communication with high reliability and low latency.In Artificial Intelligence and
Quantum Computing for Advanced Wireless Networks, the authors deliver a practical and timely review of AI-based learning algorithms, with several case studies in both Python and R. The book discusses the game-theory-based learning algorithms used in decision making, along with various specific appli
cations in wireless networks, like channel, network state, and traffic prediction. Additional chapters include Fundamentals of ML, Artificial Neural Networks (NN), Explainable and Graph NN, Learning Equilibria and Games, AI Algorithms in Networks, Fundamentals of Quantum Communications, Quantum Chan
nel, Information Theory and Error Correction, Quantum Optimization Theory, and Quantum Internet, to name a few.The authors offer readers an intuitive and accessible path from basic topics on machine learning through advanced concepts and techniques in quantum networks. Readers will benefit from: A t
horough introduction to the fundamentals of machine learning algorithms, including linear and logistic regression, decision trees, random forests, bagging, boosting, and support vector machinesAn exploration of artificial neural networks, including multilayer neural networks, training and backpropag
ation, FIR architecture spatial-temporal representations, quantum ML, quantum information theory, fundamentals of quantum internet, and moreDiscussions of explainable neural networks and XAIExaminations of graph neural networks, including learning algorithms and linear and nonlinear GNNs in both cla
ssical and quantum computing technologyPerfect for network engineers, researchers, and graduate and masters students in computer science and electrical engineering, Artificial Intelligence and Quantum Computing for Advanced Wireless Networks is also an indispensable resource for IT support staff, al
ong with policymakers and regulators who work in technology.
有限元素法模擬醫療元件周圍之細胞行為：以骨釘與水膠為例
為了解決graph neural network 的問題，作者鄭厚雍 這樣論述：
近年來，牙釘和水膠在臨床醫療上被廣泛地研究與討論，故本論文選擇這兩種醫療元件作為研究對象。(1) 牙釘：牙釘的幾何結構經研究證實會大幅地影響骨整合與骨癒合。然而，尋找一個具最佳幾何結構的牙釘是十分費時的。因此，本論文提出一套結合深度學習網路、細胞分化理論、隨機森林演算法與基因演算法的牙釘結構最佳化設計系統。其能夠在2.5秒內預測牙釘周圍的細胞分化情形，並基於螺紋間骨釘和骨頭的接觸長度以及骨頭長入的面積比來最佳化骨釘的骨癒合能力。經過基因演算法的多次迭代後，研究成功取得具優秀骨整合效率的最佳化牙釘，其結構的特色主要為牙釘中上段部分不具有明顯的螺紋結構。(2) 水膠：由於高生物相容性
、與天然細胞相似的材料性質，使得合成水膠被大量應用於組織工程中。但是水膠基板的外觀設計與受到之力學刺激會對其內部細胞的遷移行為有極大的影響，這使得水膠基板的細胞行為研究就顯得格外重要。本論文藉由有限元素軟體Abaqus探討水膠的拉伸應力、應變，以及觀察水膠局部區域的細胞移動行為。前者的研究成功呈現與實驗水膠基板相同的形變過程，並發現細胞的移動行為與水膠的應力分布有關。而後者的研究則利用Abaqus中的光滑粒子流體動力學模型，成功展現水膠中不同區域的細胞會有不同移動與聚散行為的現象。