PyTorch
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本文介紹使用 PyTorch 及類神經網路進行圖形資料集的分類。Fashion-MNIST 提供了機器學習研究上的著名範例；服飾的灰階圖像的分類。本文指導讀者從安裝 torchvision 到建立類神經網路，進行圖形分類的完整過程。也詳述了資料處理及訓練過程，幫助理解類神經網路在圖形分類上的應用。
本文探討類神經網路在多元分類問題的應用，以scikit-learn 程式庫中的鳶尾花分類問題為例。該問題涉及三種不同的鳶尾花分類，並詳細說明瞭資料整理、類神經網路的建立及訓練過程，最終達到高準確率的預測結果。本文將幫助讀者理解如何應用類神經網路、PyTorch 及 CUDA 來進行高效的模型訓練。
本文說明反饋類神經網路在機器學習中解決非線性分類問題的方法，並以「PyTorch/CUDA」作為實現工具。介紹如何使用「scikit-learn」生成二元分類問題的數據，將訓練資料轉換為PyTorch/CUDA可用的格式，並搭建類神經網路進行訓練與測試；可用於有效解決各項機器學習的分類問題。
Keras創始人François Chollet近日宣布離開Google，結束了在該公司超過9年的職業生涯。儘管離開，Chollet將繼續支持Keras的發展，並參與JAX、TensorFlow和PyTorch等開源框架的工作。Chollet的離職引發了業界對TensorFlow未來發展的擔憂。
本文將介紹如何在NVIDIA Jetson 人工智慧平台上，利用PyTorch和CUDA實現反饋類神經網路的運算。探討如何將運算任務從 CPU 轉移到 GPU，包括數據搬移和網路訓練的步驟。內容涵蓋建立類神經網路、確認 CUDA裝置、有效地在GPU上進行訓練和運算，充分利用 GPU 的加速優勢。
本篇文章介紹如何使用 PyTorch 這個強大的工具程式庫來建立一個反饋類神經網路。從單變數的「墨西哥帽」模型學習，到設定類神經網路的結構和訓練方法，資料轉換、類神經網路創建以及訓練過程的步驟。此外，也分析訓練過程中的誤差趨勢，幫助理解模型性能，適合希望快速掌握 PyTorch 的人工智慧開發者。
PyTorch 是一個開源的 Python 機器學習庫，基於 Torch 庫，底層由 C++ 實現，應用於人工智慧領域，如電腦視覺和自然語言處理等。
PyTorch 2.4 引入了多項新功能和改進，包括支援 Python 3.12、AOTInductor 凍結功能、新的高階 Python 自訂運算
其實跟word2vec, skipgram都沒什麼關係
如果你跟我一樣是先看了transformers或者是至少word embeddings相關的papers才回去設法用pytorch來實作 一開始一定會非常非常困惑
會不知道這個 torch.nn.Embedding在搞什麼鬼
查了官方文件你可能
卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN），其應用包括影像辨識、自然語言處理（NLP）等領域。若能從其發展至今的脈絡開始了解，必定可以更進一步地理解專案的想法，將該技術掌握得更得心應手。以下就其發展和結構分別詳細說明。
1. LeNet
大部分處理影像的神經網路，例如簡單的神經網路、CNN、物件偵測、語義分割、臉部辨識等，都是以像素為輸入特徵，圖神經網路 (GNN) 則是以圖形理論 (Graph Theory) 為基礎，以向量作為輸入，內含節點 (Node) 及邊 (Edge)，如下圖，以圖形表達集團交叉持股的關係及持股比例。
