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深度強化式學習

為了解決model y缺點的問題，作者AlexanderZai,BrandonBrown 這樣論述：

　　深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning, DRL)，就是將深度學習與強化式學習結合的技術。要讓 AI 應用落地，DRL 是必不可缺的技術。近期由兩位劍橋大學博士所帶領的 Wayve 團隊就利用了 DRL 技術，開發出可以自行從新環境中學習的自動駕駛技術，取代以往完全仰賴感測器的做法。除此之外，工廠內的自動化機器人, 或是打敗世界棋王的 AlphaGo 等，背後運作的演算法也都與 DRL 息息相關。   　　然而 DRL 的演算法五花八門，讓人看了眼花繚亂。事實上，它們都是為了應付各式各樣的任務而發展出來的改良版本，其核心概念的差異不大，都是立足於 DR

L 最基本的 DQN (Deep Q-Network) 之上。因此本書會花費較多的篇幅，一步步帶您把 DQN 的架構完全摸透，並時時提點各個技術細節的重點，讓您可以因應不同的任務或問題，加入適當的技術或技巧來克服，再進一步實作出各種進階的演算法。   　　本書一共分成兩篇：基礎篇及進階篇。在基礎篇中，讀者將學習如何從無到有，建構出自己的第一個RL演算法，並用該演算法來解決多臂拉霸機問題。接著，讀者會認識RL中較為經典的演算法，如DQN、策略梯度法、A2C等。同時，各章節皆搭配數個專案，確保讀者可以在學習理論的過程中，培養實作出演算法的能力，不再只是紙上談兵。   　　在進階篇中，作者將會介紹較

為新穎，也較為複雜的RL演算法。基本上，這些演算法都是以DQN為出發點，再加上特殊的技巧，便能處理現實中的難題。舉個例子，利用平均場DQN，學者們成功模擬出了電子的自旋狀況，進而解決了RL中的多代理人問題。同時，讀者們還將學到如何將attention機制與DQN做結合，進而實作出關聯性DQN（relational DQN），提高演算法的可解釋性。   　　本書提供了完整的學習架構，循序漸進地介紹各種演算法，包括： 　　● Deep Q-Network (DQN) 　　● 策略梯度法（Policy gradient methods） 　　● 優勢值演員-評論家（Advantage Actor-C

ritic, A2C） 　　● 分散式優勢值演員-評論家（Distributional Advantage Actor-Critic, DA2C） 　　● 進化演算法（Evolutionary algorithm） 　　● 分散式DQN（Distributional DQN） 　　● 鄰近Q-Learning（Neighborhood Q-Learning） 　　● 平均場Q-Learning（Mean field Q-Learning） 　　● 關聯性DQN（Relational DQN）   　　除了 RL 相關演算法之外，書中也介紹了近期應用 RL 而發展出來的熱門模型，相信可以提升讀者

的硬實力，其中包括： 　　● 圖神經網路（Graph Neural Network, GNN） 　　● Transformer模型 　　● Attention模型（Attention model）   　　總的來說，本書是最全面、最白話的強化式學習演算法實戰解析。只要您有基本的深度學習知識，並且想要認識強化式學習領域，那麼您就是本書在尋找的合適讀者！    本書特色   　　●囊括各種強化式學習的基礎及進階演算法，學習架構完整 　　●適當地補充數學及統計基礎，必要知識直接回顧，不用東翻西找其他資源 　　●重點整理深度強化式學習的基本架構，打好基礎、再先進的改良模型也看得懂 　　●以日常案例來實

踐 DRL，理解起來事半功倍 　　●利用Python+PyTorch實作各章專案，不會只是紙上談兵 　　●所有程式皆已整理成Colab筆記本，一鍵即可檢驗結果 　　●本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。

model y缺點進入發燒排行的影片

植基於雲端技術導入內容傳遞網路效益之研究

為了解決model y缺點的問題，作者王豐偉 這樣論述：

近年來熱門的雲端運算及其網路環境已臻成熟，故企業已不再追求建置私有雲為目標，而是趨向發展以雲端網路技術為基礎的應用服務系統。透過雲端資源的利用率及網路快速回應特性，越來越多的企業將導入更多內容傳遞網路，有效率地將企業網站內容傳遞給客戶，進而為企業創造更多利益。本研究對象為我國金融業某銀行，本研究採個案研究法，探討個案公司企業行銷系統如何運用雲端網路技術導入內容傳遞網路，及導入前所面臨的問題與困難，亦分析導入後所帶來的效益。本研究發現，個案公司運用雲端網路技術導入企業行銷內容傳遞網路服務，可幫助個案公司有效提昇行銷內容網頁快速回應、降低企業營運成本、提昇系統服務水準，提升客戶使用的滿意度。

研究方法：社會科學與生醫方法論

為了解決model y缺點的問題，作者張紹勳 這樣論述：

　　✦研究生案頭必備專書✦ 　　全面拆解問題意識、分析架構、採用方法 　　讓你融會貫通學術研究的What→Why→How 　　隨書附贈 資料檔光碟 　　研究方法，是每一位研究生必須學會的基本工具能力。 　　無論研究主題為何，只有經由嚴謹的方法，才能獲得學術界的肯認。 　　✦從根源認識，看透研究本質 　　「科學」是什麼？「知識」是什麼？書中探問我們習以為常的詞彙，剖析蘊藏其中的核心意涵，進一步釐清並找出每篇論文最重要的「問題意識」。 　　✦超越「量化vs.質性」，新趨勢是整合兩者 　　「該選擇量化？還是質性？」一直是困擾許多研究生的問題，因為這涉及了兩種典範（現象論vs.實證主義）的對

決。然而，最新趨勢卻是結合兩者的第三條路。 　　✔量化　抽樣設計、問卷調查、問卷設計、實驗法、測量信度與效度 　　✔質性　田野調查、主／客觀、個案研究法、比較研究法、實例分析 　　詳細介紹各種常見方法，從如何選擇、操作到應用，系統了解全貌，找到最適合自己的研究方法。 　　✦資源豐沛、細緻周全，寫論文時會遇到的瓶頸都能在書中找到答覆！ 　　Step1.認識基礎與架構 　　蒐羅各式理論的角色位置、建構模型的途徑、研究命題的步驟、核心要素等重要知識，奠定厚實的研究根基。 　　Step2.將所學派上用場 　　融合諸多實際案例，整編最多人使用的50個開放資料庫，以及參考文獻格式正確寫法。解除寫論文的焦

慮，補足知識空白。  

改良型無刷直流馬達無感測驅動器研製

為了解決model y缺點的問題，作者陳仕軒 這樣論述：

本論文主要是研製一改良型無刷直流馬達無感測驅動器，本驅動器主要應用在車用無刷直流馬達風扇控制，輸入電壓範圍是10伏特~20伏特。本實驗控制核心是瑞薩電子公司RL78/F14數位訊號處理器R5F10PGG，用來實現無感測之馬達定位、啟動、驅動及保護等功能。為使無感測驅動器能達到可靠的啟動，在馬達開迴路啟動前藉判斷輸入電壓，給予所需的啟動參數。由實驗結果發現，模擬的霍爾訊號與原始霍爾訊號有角度誤差，因此使用軟體程式對落後訊號做相位超前補償。為使驅動波形在轉態時更加穩定，在相位未超前驅動波形轉態為相位超前驅動波形時，加入磁滯轉態銜接策略。最後針對馬達在驅動時若受到擾動，在軟體中設計保護判斷，經實驗

驗證能有效防止擾動造成的故障。