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全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇[9折]11100991247 TAAZE讀冊生活網路書店
1. 透過LINE購物進入蝦皮後禁止再透過蝦皮直播下單,避免訂單認列異常
2. 請務必「清空」蝦皮購物車,再透過LINE購物連結至蝦皮商店進行購買 ;先把商品加入購物車,再從LINE購物連結至蝦皮結帳,將無法獲得點數回饋。
3. 請避免連續下單,若您完成交易後,想下第二張訂單,請重新從LINE購物連結至蝦皮商店進行購買
4. 電子票券及繳費服務類別:回饋0%。
5. 請留意,蝦皮超市內的商品(蝦皮超市、蝦皮直送美妝、蝦皮免運直送)不隸屬於蝦皮商城,點數回饋請依照「蝦皮超市」商店頁為主。
6. 蝦皮商城之訂單適用於部分點數紅包,規範請依該紅包頁說明為主。
7. 點數回饋將依照蝦皮提供扣除折價券、運費與蝦幣後之最終金額進行計算。
8. 同一商品品項(即便不同尺寸規格),皆會計入同一筆返點上限進行計算
9. 用戶需於同一瀏覽器進行交易(若自動跳轉 APP,請在 APP交易)。
10. 若使用不同物流或付款方式,將拆分成不同筆訂單編號發送通知。
11. 若使用折價券折抵,可能會有攤提折抵導致訂單金額些微落差
12. 蝦皮會將LINE的導購跳轉紀錄與蝦皮的會員ID進行綁定,若後續七天內未透過其他媒體來源導入蝦皮官網,則七天內於該蝦皮帳號下訂的首筆訂單會被蝦皮認列為該LINE用戶導購跳轉時所成立之訂單。
13. 若同一用戶使用一個以上蝦皮帳號透過LINE購物進行導購,將可能導致無法收到導購通知,亦可能無法收到點數,再請留意。
[注意事項]
1.如導購途中用戶由網頁版(電腦版/手機版網頁)切換為 App 會造成追蹤中斷而無法進行 LINE Points 回饋
2.若購買過程中關閉蝦皮APP,則需重新透過LINE購物前往蝦皮商城,否則無法進行LINE POINTS 回饋。 / 3.如用戶先前往蝦皮商城將商品加入購物車,後續透過LINE購物前往至蝦皮商城將購物車結清,此方案將不列入 LINE Points 回饋
4.若因系統異常無法追蹤訂單,致使消費者無接收到點數回饋,蝦皮保有更改條款與法律追訴之權利
5. LINE購物商品價格若與蝦皮賣場實際價格有異,以蝦皮賣場價格為準商品描述
商品資料
作者:李金洪
出版社:深智數位股份有限公司
出版日期:2022/09/22
ISBN/ISSN:9786267146477
語言:繁體/中文
裝訂方式:平裝
頁數:576
原價:880
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內容簡介
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
作者簡介
李金洪
精通 C、Python、Java 語言,擅長神經網路、演算、協定分析、移動互聯網安全架構等技術,先後擔任過 CAD 演算工程師、架構師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度學習領域某移動互聯網後臺的 OCR 項目,某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案,金融領域的若干分類專案。