Anaconda Python的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決Anaconda Python的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　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 　

Anaconda Python進入發燒排行的影片

電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型

為了解決Anaconda Python的問題，作者黃傳鈞 這樣論述：

隨著數位時代的演進，許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現，如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中，表格通常是彙整文件中整體資訊，並以結構性的輸出展現，方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前，較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長)，這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失：1. 辨識不穩定性，包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果；2. 輸入格式限制，為了盡可能減少辨識的失誤率，在輸入模型的資料上也有諸多限制，包括輸

入的格式是否滿足演算法，使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比，本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格，經可變卷積具備可變動的閥值，可以更有效的搜尋表格位置，達到節省運算週期與時間，同時優化提取結果的精度，並以Marmot Extended資料集作為驗證；基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻：1.相較其他

研究有較高之表格辨識度；2. 識別所需的運算週期減少，所花的時間縮短，提升了整體的效率；3. 統一化輸入資料的格式，提升了模型對輸入資料的泛用度；4.整理出完整的辨識流程、說明，並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究，包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目，以持續提供更便利的表格辨識技術為目標，令後續專家與學界能運用此系統，提供支持與服務。

少年Py的大冒險-成為Python AI深度學習達人的第一門課(附範例光碟)

為了解決Anaconda Python的問題，作者蔡炎龍,林澤佑,黃瑜萍,焉然 這樣論述：

　　近年來人工智慧最主要的重心在深度學習，也是因深度學習有許多突破性的發展，而讓人工智慧有了許多以前意想不到的應用。本書承襲前作《少年 Py的大冒險：成為Python數據分析達人的第一門課》的風格，藉由輕鬆活潑的方式，從基本的原理開始，讀者可一步步跟著書中每個冒險，成為可以活用AI的深度學習達人！ 　　本書規劃三個篇章，共41種冒險。從AI的原理、怎麼思考所需的AI模型開始說明，接著介紹神經網路三大天王（DNN、CNN、RNN），並大量運用Gradio這個有趣的套件，把書中的AI模型做成網路應用程式。 　　本書也介紹了如何用Hugging Face的transforme

rs套件打造有趣的自然語言處理應用，以及使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等等。對於生成對抗網路（GAN）及強化學習也有相當詳細地說明。 本書特色 　　1.以三大篇章，共41種冒險旅程，成為可以活用AI的深度學習達人。 　　2.書中以各種有趣的範例，如：用電腦創作歌詞、使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等引發學習興趣。 　　3.書末以「股票的自動交易系統」為專題，從資料整理與程式實作兩方面做整合性的應用。 　　4.輕鬆活潑的筆調，搭配可愛的插圖，以圖解化方式加深學習印象。  

利用基於深度學習之DXSNet模型進行肺部疾病評估

為了解決Anaconda Python的問題，作者劉哲豪 這樣論述：

Covid-19疫情擴散全球，從2019年底至今許多地方疫情情況仍相當嚴峻，疫情的檢測需要投入大量的人力及資源，在資源較匱乏的地區，對於疫情的檢測可能會遭遇到一些困境，檢測的技術及使用的試劑也會對結果造成影響，因此耗費較少資源及人力的發展尤為重要。近來，深度學習快速發展在影像分類方面也發展得相當不錯，許多人紛紛將醫療影像透過深度學習，期望可以減輕醫護人員的壓力並加快病情的診斷。在肺部病情診斷方面，通常以X光影像及CT影像最為常見，X光影像取得較CT影像方便快速及便宜，將X光影像透過深度學習模型協助醫生判斷病情，減輕醫生負擔。本論文嘗試將肺部X光影像利用四種深度學習模型，包含ResNet152

、InceptionV3、Xception及DenseNet201，進行四種肺部疾病的判斷，包括正常肺部影像、COVID-19患者肺部影像與細菌性及病毒性肺炎肺部影像，並且引入X光影像的前處理以提高四種模型的判斷準確率。此外，提出一種新的深度學習模型DXSNet以提升肺部疾病判斷的準確率，它主要是取Xception及DenseNet之優點予以結合，利用DenseNet加強特徵萃取及Xception將特徵圖的資訊先各別處理再整合，再利用SENet attention的特性加強有效特徵抑制無效特徵，實驗結果發現DXSNet之效能皆優於前面四種模型。在實驗方面針對四種的X光影像進行多元分類及二元分類

，二元分類可以讓醫護人員可以快速篩檢肺部是否正常，是否需要進一步交給醫生判斷病況，多元分類則可以協助醫生判斷病況，以減輕醫護人員及醫生的負擔。本論文使用的錯誤評估指標除了使用Accuracy外，還使用了Precision、Recall及F1-score，同時觀察各模型的ROC曲線及PR曲線之AUC。DXSNet在圖片未經前處理的情況下就達到了0.9381的Precision、0.9372的Recall及0.9365的F1-score，AUC則達到了0.9897，顯示出多元分類可以對疾病進行不錯的評估。除了進行多元分類本論文也進行了二元分類，在二元分類DXSNet在Precision、Recal

l及F1均達到0.9792，AUC更是達到了0.9958，均優於前面的四種模型，顯示出二元分類上可以很好的判斷出正常肺部及非正常肺部。