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深度強化式學習

為了解決電子 拉霸機的問題，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。

電子 拉霸機進入發燒排行的影片

妥協在同婚的路上

為了解決電子 拉霸機的問題，作者陳泓凱 這樣論述：

在俗稱同婚專法的《司法院釋字第748號解釋施行法》於2019年在立法院通過的當下，同志運動運動者歡欣鼓舞地宣告台灣成為亞洲第一個讓同性婚姻合法化的國家。除了原先就極力反對同性婚姻的反同群體外，台灣社會看來一片歌舞昇平。然而，當我們細細回想整段倡議到立法的過程，不免發現這整個立法過程就是活生生的一部妥協史。在整個多元家庭民法修正草案進入體制審核，試圖成為體制所接納的一部分的過程中，「平等」作為同運群體一直以來所高舉的符號，其內容物明顯地隨著時間的進程逐步遞減——從訴求制度上的轉變，到伴侶關係要受到民法婚姻制度保障，再到「只要讓我結婚就行」。與之同時發生的，則似乎是一些實質運動層面上的妥協、擱置

、切割，甚至掩埋。哪些論述在這些妥協、擱置、切割、掩埋中消失了？哪些理念、原則在這些論述的缺席後不再被提及？而這些理念、原則又是服務於哪些人，哪些群體？本文藉由Snow和Benford的「框架對接過程」的分析架構，以2013─2019年的同性婚姻立法運動為核心、以1980年代至2013年的同志平權運動論述為背景，試圖檢視在這個政治過程中各種論述的分合起落，並藉此案例來釐清：社會運動中的「妥協」究竟是怎麼發生的。

多模型思維：天才的32個思考策略

為了解決電子 拉霸機的問題，作者ScottE.Page 這樣論述：

★ 近百萬人選修的 Coursera 熱門課程，平均評分4.8顆星 ★ 您將具備當前最需要的三種人才特質： 擅長數理邏輯的工程人才、 建構商業經濟模型的商務人才、 理解人類行為的社會學人才。 　　麻疹的基本傳染數R0高達15，則 (15－1) /15的人口（94%）必須接種疫苗。 　　若要避免新冠肺炎繼續傳播，需要多少人接種疫苗，才能達到群體免疫？ 　　高收入家長的小孩有60%依然為高收入， 　　中等收入家長的小孩有50%依然為中等收入， 　　低收入家長的小孩有70%依然為低收入， 　　你要怎樣才能跳脫社經階層的僵固性？ 　　夏普利值是什麼？如何運用夏普利值來計算成員對團隊的真實貢獻

度？ 　　或是計算政黨掌握的席次與政黨實質權力的落差？ 　　這世界太複雜，資料數據太氾濫了， 　　妥善運用馭繁為簡的模型，進行邏輯思考，方可避免我們掉入認知陷阱。 　　模型是使用數學和圖表來呈現的形式結構，能幫助我們瞭解世界。 　　熟習這些模型的蘊含和運用， 　　可以提升推理、解釋、策劃、溝通、行動、預測和探索的能力。 　　然而模型有三個特徵：簡化、公式化、以及必有疏漏。 　　因此我們不能倚賴單一模型，我們必須成為多模型思考者。 　　如此，就需要學習32種核心模型的內涵與應用。 　　這些模型源自數學、科學與工程、經濟、金融投資、社會行為等領域， 　　包括：常態分布模型、長尾分布模型、線性模

型、非線性模型、 　　貢獻度與影響力模型、網路模型、三種傳播模型（廣播、擴散、傳染）、 　　隨機漫步模型、路徑依賴模型、系統動力學模型、集體行動模型、 　　合作模型、學習模型、訊號傳遞模型、以及十幾種賽局模型。 　　熟練多模型思考，將有助於我們在面對生活中與社會上的種種難題時， 　　能夠很有效率的進行推理、詮釋、策劃應對方案、進行溝通、 　　以及採取行動，並且能進一步做預測和更深入探索。 本書特色 　　♦　鍛鍊當前最需要的「數理邏輯、商務運籌、社會意識」三合一人才。 　　♦　概述32種核心模型的內涵和應用，開展跨領域的視野。 　　♦　一種情境可使用多種模型來解析，一種模型也可以應用到多種情

境。 　　♦　提供了稍微複雜的公式或定理，但不會超過初等微積分的難度。  

顧客使用行動支付意願影響因素之研究-以台灣Pay行動支付(t-wallet APP)為例

為了解決電子 拉霸機的問題，作者沈建州 這樣論述：

With rapid advance of information technology, diversified payment modes have gradually replaced the traditional way of cash payment. As far as Kenya in Africa and neighboring Mainland China alike, people can complete their payment with ease, with just a beep on their mobile phone. However, Taiwan’s

mobile payment development has had a late start compared to other countries. In addition to security concerns, are there other factors of concern to Taiwanese consumers? This study adopted the customers of t-wallet APP as the research participants and carried out a questionnaire survey to gain an i

nsight into the relevance among factors affecting willingness to use mobile payment and analyze the differences formed by the different customer background factors.The customers of Taiwan Mobile Payment (t-wallet APP) were adopted for the questionnaire survey carried out. A total of 115 questionnair

e copies were distributed, of which 94 were valid copies, accounting for the effective sample rate of 82%. Descriptive statistics, independent sample t-test, one-way ANOVA, Pearson’s product-moment correlation and the forced input method of Scheffé post-hoc comparison analysis were used. The researc

h findings are as follows:1. The factors contributing to customers’ willingness to use Taiwan Mobile Payment (t-wallet APP) show disparity in gender and education level.2. The factors contributing to customers’ willingness to use Taiwan Mobile Payment (t-wallet APP) show a significantly positive c

orrelation.3. A daily free slot machine activity may be held. Shopping money is awarded to those that form a line. Or, customers can use their credit card to accumulate points to exchange gifts. Other activities may also be held to attract customers.