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Keras大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer

為了解決類別分類的問題，作者FrançoisChollet 這樣論述：

　　正宗Keras大神著作再次降臨！   　　近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。   　　本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深

度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。   　　本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。   　　由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專

家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。   本書特色   　　☆全面採用最新的Tensorflow × Keras版本 　　☆Keras創始者親筆之作，以自身經驗分享深度學習的門道 　　☆從做中學，各章皆搭配豐富專案實作，不會只是紙上談兵 　　☆延續第一版的紮實基礎內容，新增了當前最熱門的技術，讓讀者可以更上一層樓 　　■卷積神經網路 　　■殘差連接 　　■變分自編碼器(VAE) 　　■self-attention機制 　　

■Transformer架構 　　■KerasTuner超參數調校 　　■模型集成 　　■混合精度訓練 等等 　　☆本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容   重磅推薦   　　「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」——鴻海研究院執行長 李維斌 　 　　「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出

身如我輩的學習門檻。」——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲   　　「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶   　　「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸可以參與這場盛事， 也謝謝您的關注。」——華實智造科技有限公司數據長 黃逸華  

類別分類進入發燒排行的影片

排球選手表現型態及潛在改變分析

為了解決類別分類的問題，作者雷博盛 這樣論述：

　目的:2019-2020年企業排球聯賽男、女隊員為對象，以舉球員與主攻手在排球技術表現上，將個人在各方面的能力表現同時多方考量。方法:利用個人本位的分析方法-潛在類別分析將選手根據不同的表現型態，分成異質的次群體，再針對這些次群體成員的表現型態進行潛在改變分析。結果：一、舉球員與主攻手群體在技術表現上確實有差異性。二、舉球員在群體改變模式上游兩類轉變成三類，主攻手由三類轉變成兩類。其中舉球員在發球能力表現上持續性較差，而主攻手在接發球、發球與防守能力表現上較難維持好的技術表現。結論：針對不同群體在技術表現上對於不成熟的技術可以對症下藥，藉以提升自身的運動表現，使自己在排壇能力於不敗之地。

營建法令輯要110年度合訂本(最新營建法規/最新解釋函令)

為了解決類別分類的問題，作者詹氏書局編輯部 這樣論述：

　　將110年度建築相關法律修正、新增與刪除部分，加以編輯和匯整，適合常需查詢相關法令者使用。 　　本書為營建法令輯要月刊之年度合訂本，為營建法令輯要月刊為逐月寄送的期刊，內容收錄當月份營建相關新頒布的法規及解釋函令，凡營建相關法規有新頒、修訂、廢止、增列條文等重大變更，當期皆有詳盡收錄，是一本專為土地開發投資者、建設公司、營造業者、室內設計公司及公私立建築機關人員編寫的期刊。 　　全書分「建築」、「土地開發」兩個領域進行編排，法令收錄的範圍更為宏觀，除了建物使用、建管行政、營造工程相關法令外，凡對於土地及不動產投資、都市計劃及更新、土地變更等開發行為所需具備之法令增訂

資訊亦一併收錄。 　　本刊物依各法條之影響效力作為編排依據，對業界影響層面廣泛且具時效性之重要法令，將於修訂當月以全文載錄，使讀者為執業及投資預作準備及評估；其他相關法令，則載錄發佈字號及修訂範圍，讀者可快速瀏覽不漏失關鍵資訊。  

多類別文字分類之探討: 應用於災害個案資料管理

為了解決類別分類的問題，作者許云銣 這樣論述：

公共行政領域中，專家學者透過五個維度與屬性(Dimensions and Attributes)的分析，將個案資料內容進行分析與分類，主要目的係面對正在發生或是未來可能發生災害時，可藉由過往災害個案資料之分析結果，進行輔助應用。原先，專家學者透過人工方式標記資料與分類，所需花費的時間、人力與金錢甚多，標記後之資料品質也易因不同標註者產生不同之結果，使得標註後之資料缺乏可信度，隨著災害發生，加上科技技術之普及，資料記載之方式更加多元，其數量也隨之成長，災害資料構面註記之作業，對於專家學者，係屬一大挑戰。本研究以支援向量機(Support Vector Machine, SVM)結合多類別分類(

Multi-Class)策略，One-vs-One(OvO-SVM)與One-vs-Rest(OvR-SVM)，應用已標註之災害構面資料，作為模型之訓練資料與測試資料，嘗試利用自動化方式進行分類和預測。流程設計包括資料前處理、分類器選擇、與評估分類器成效，經實驗後，OvO-SVM整體成效以Micro-Average F-Score觀察，精確度可達0.55，而OvR-SVM則為0.51。通過單層SVM之結果觀察，本研究所使用資料集之部分類別為少量數據，導致數量較少之類別無法被精準預測出，為此，研究者以切割多類別分類策略，設計兩種分層式SVM分類架構，第一種為兩層式分類模型，將資料集中數量最多的類

別於第一層SVM進行訓練，第二層SVM則將少數量類別進行分類；第二種為三層式分類模型，第一層訓練最多的類別分類，第二層分類數量第二多的類別，於第三層再將數量少的類別進行分類，探討此方法分類之成效。