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資料結構

為了解決min max演算法的問題，作者王致強 這樣論述：

　　本書乃高點名師王致强依多年教學經驗及研究所命題趨勢全新撰寫，內容涵蓋度全面，融入最新演算法觀念與效能分析方法，成為本書編寫的重要概念。 　　本書適合報考資訊所、資管所、電機所及相關系所的考生使用，內容經過系統化整理，並依章節分類歸納、精心整理出各章節要點，精選出具代表性與重要性之研究所試題（新增至111年），加以詳盡解析，期能協助考生，以較短時間掌握考試的要點，演練具有代表性的試題，以達事半功倍之效。 　　本書分為十一章，以循序漸進方式，強調各章命題重點，架構層次分明，輔以範例詳盡解析，使讀者在研讀時紮穩根基，從容面對各類試題。

機器學習的統計基礎：深度學習背後的核心技術

為了解決min max演算法的問題，作者黃志勝 這樣論述：

　　「作者在上市 IC 公司上班，每天面對 real world problems。探索如何建立輕量深度學習網路以及發展更有效率的學習方式是他每天的工作。這是一本學理及實務兼具的好工具書。」 － 中央研究院資訊科學研究所所長 廖弘源博士 推薦 　　[搭起 AI 與統計的橋樑] 　　原本統計學與人工智慧是兩個完全不同的領域，然而兩者在近代都有了新的發展進而產生連結。在人工智慧中導入機率與統計的觀念，讓電腦具有自己找出數據之間的關聯性並試圖解決問題的能力，因而出現機器學習 (machine learning) ，再加上電腦計算能力的大幅提升，解決多層類神經網路和大數據之間聯

繫性的可能，進而衍生出現今最熱門的深度學習 (deep learning)。 　　不過，大部分電腦相關科系出身的人並不熟悉統計學，因此在更上一層樓的時候容易遇到障礙。有鑒於此，小編在推出《機器學習的數學基礎》(天瓏專業書店年度暢銷第一名) 一書之後，就積極開發 AI 與統計學相關的書籍。在尋尋覓覓之後請到擅長統計與機器學習的黃志勝博士出馬撰寫《機器學習的統計基礎》，首要之務就是讓讀者不要視統計為畏途，因此在書中設計大量範例以降低學習難度，務求讀得懂、做得出來才容易吸收，進而搭好統計與機器學習的橋樑。如果自覺數學已經還給老師了也不用擔心，可以將本書搭配《機器學習的數學基礎》一併完整學習。 　

　[學會統計，由混亂到清晰] 　　本書從讀者在高中就學過的集合與機率論開始，帶您快速複習一遍，並將容易混淆之處多多舉例說明，並將以前似懂非懂的隨機變數、機率分布等觀念再解釋得更清楚。接下來就進入專有名詞特別多的統計學，這也是造成許多人暈頭轉向之處。特別是樣本估計、信賴區間、顯著水準、信心水準、t-分布、假設檢定...等讓人一個頭兩個大的主題，更是務求清楚明瞭。當然本書不可能把完整的統計學全都搬進來，此處只介紹機器學習、深度學習需要用到的統計基礎知識，縮短您的學習時間。 　　然後就進入機器學習的重頭戲，從資料前處理到迴歸、分類模型的建立，以及當數據的特徵數過多時的 PCA、LDA 統計降維法

。從類神經網路開始進入深度學習的範疇，包括前向傳遞、梯度下降法與倒傳遞學習法的手算實作，幫助讀者一步步建立深度學習的演算邏輯，並利用參數常規化解決模型過擬合 (over-fitting) 的問題。最後，導入模型評估，例如二元、多元分類模型評估指標、迴歸模型評估指標、4 種交叉驗證的方法，做為判斷模型好壞的參考依據。 　　相信讀者認真看完本書後，一定能建立起機器學習結合統計學的硬底子。當然這只是開端，期望讀者以本書為基石繼續前行。 本書特色 　　1. 打好機率與統計的基礎，快速釐清讓人容易暈頭轉向的統計理論。 　　2. 藉由大量範例說明，務求讀得懂、做得出來，才容易吸收。 　　3. 作者提

供專屬讀者天地，以及機器學習方面的文章供後續學習。  

非二位元低密度同位元檢查區塊/迴旋碼解碼器之設計與實現

為了解決min max演算法的問題，作者林佳龍 這樣論述：

錯誤更正碼在通訊或儲存系統中提供錯誤更正的能力。 在過去數十年中，因為二位元低密度檢查碼的優秀更正能力及高平行度的處理特性，所以該碼廣泛地運用在許多系統或標準中。非二位元低密度檢查碼在多根天線系統以及衰弱通道下擁有更傑出的錯誤更正能力，且可同時更正連續及隨機的錯誤。然而，解碼器的高複雜度及大量的儲存需求使得非二位元低密度檢查碼無法在實際的應用中被採用。許多文獻在演算法及硬體架構上簡化及改善解碼過程，但吞吐量、矽面積使用效率以及能量使用效率仍然跟其它種類的錯誤更正碼相之甚遠。另一方面來說，二位元低密度檢查區塊碼不利提供多種碼長及多種碼率。非二位元低密度檢查迴旋碼不僅具有優秀的錯誤更正能力，並且

像迴旋碼一樣能提供多種碼長。然而，該碼卻有些缺點，例如長延遲、低平行度以及一般的吞吐量。除此之外，目前文獻中並無該類解碼器的討論。因此，在此論文中探討並研究非二位元低密度檢查區塊碼/迴旋碼來探索未來通訊系統中該碼的潛力。非二位元低密度檢查區塊碼方面，此論文提出了兩個完整設計。第一個是運用在類循環非二位元低密度檢查區塊碼的高矽面積使用效率解碼器架構，解碼演算法是根據延伸的最小值-總和演算法(Extended Min-Sum)。藉由提出的雙倍吞吐量的校驗節點單元以及節點單元間的重疊處理來提升吞吐量。訊息隱藏以及簡化的變數節點單元被提出來降低儲存量及運算量。綜合以上技巧，實作了一個GF(64)(11

2,56)非二位元低密度檢查區塊碼解碼器。在post-layout結果中，core面積是2.24 mm^2，功率是274mW而吞吐量是124.6 Mb/s。第二個設計是針對近年興起的低耗移動裝置或IoT應用。根據trellis min-max演算法，提出了高吞吐量的校驗節點單元以及兩階段的變數節點單元來提升吞吐量和能源效率。為了提供多樣化的通道品質，提出訊息長度切換方法來調整錯誤更正能力來節省能源。為了驗證提出的方法，我們用90nm CMOS實作了一個GF(32)(400,200)的非二位元低密度檢查區塊碼解碼器。在量測結果中，core面積是5.02 mm^2，吞吐量是1.53 Gb/s而功率

是434mW。比起過去的研究，此設計具有最高的吞吐量以及最好的能源及矽面積使用效率，並能節省90%以上的能源。在非二位元低密度檢查迴旋碼方面，提出一個同時考慮到硬體架構及錯誤更正能力的的建碼方式。此碼的特色在簡單的架構以及低連線數。針對所提出的建碼方式，我們也提出了相對應的記憶體基礎之解碼器架構。其中，運算單元及運算排程皆針對能源效率來改進。綜合以上方法，用90nm CMOS實作了一個時變GF(256)(50,2,4)的非二位元低密度檢查迴旋碼解碼器。錯誤更正能力在SNR=0.9dB時達到位元錯誤率10^{-5}，並且藉由穿刺可提供多種碼率。此論文中針對非二位元低密度檢查區塊碼/迴旋碼在通訊相

關系統進行了研究與探討。所提出的研究方法與實作結果在解碼校能跟硬體效率之間有更好的平衡，更有機會應用在實際應用。