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為光音作證：潘源良香港誌記

為了解決子詞的問題，作者余家強,潘源良 這樣論述：

　　●達明一派《今天世上所有地方》《十個救火的少年》、王菲《愛與痛的邊緣》 、王傑《誰明浪子心》等無數首經典歌曲填詞人潘源良，細說浪子生涯背後的情感誌記。   　　●前《壹週刊》副總編輯余家強，以精準易讀的文筆，書寫浪子詞人、元祖slashie潘源良傳記， 側記當代香港流行變遷及文化工業史的興衰發展。 　　●潘源良親述填詞心法、跨界打滾求存之道，入行者參考度高 　　●解說流行文化幕後運作，細說鮮為人知製作細節，辛酸八卦共冶一爐 　　●超過70張珍貴圖片，包括潘源良兒時照片、電影拍攝幕後花絮等， 別具收藏價值 　　●林夕、小克、周耀輝、泰迪羅賓、梁栢堅、黃耀明、梁芷珊、馬啟仁、李德能、劉舜

文 十位名人列名推薦，作家廖偉棠推薦序   　　詞人潘源良一生浪子生涯，無打過長工，前《壹週刊》副總編輯余家強以訪談形式記錄，配以潘源良撰寫回應文章，爬梳交織出一生傳記。本書側記了香港流行工業興衰史，細說不同流行行業，如電台、音樂、電影等幕後運作，讀者除了可認識潘源良，更可了解到香港文化工業背後的脈絡。 本書同時收錄多張珍貴圖片，以及潘源良未曾發表的詞作，別具收藏價值。

子詞進入發燒排行的影片

台灣母語者對於兩岸差異用語融入之研究-以生活常用詞彙為例

為了解決子詞的問題，作者張曉菁 這樣論述：

語言，隨著文化與地域發展而衍化，兩岸同屬華語圈，然而語用差異仍然存在，甚而各自形成常態。在中國改革開放後，兩岸重新互動，隨著文化與經濟交流增加，語言使用的差異度，也逐漸顯現出來，因而產生語用趨同及趨異狀況。就實用層面說，來自中國的新詞彙哪些被母語者接受？台灣常態性使用的舊詞彙哪些依然不受影響？值得探討。在文化層面，中國外來新詞彙的接受過程，除時間外，是否仍有其他因素？亦值得思議。 語言因交流而產生融入，本研究旨在探討台灣母語者對於兩岸差異用語融入情形─以生活常用詞彙為例，藉由分析台灣華語母語者對兩岸用語差異的認知及語用現象，了解近年台灣母語者對兩岸差異用語的感知，以提供華語教學及文化比

較之參考。首先，本論文以台灣母語使用者為研究對象，依年齡進行分級探討。其次，以「兩岸差異用語」作為考研焦點，研析台灣母語使用者對於兩岸差異用語使用上的融入情況。其三，研究方法以「線上問卷調查」為主，題目設計上，依兩岸華人經常使用之「差異用語」為設計藍本，答案設計採取五個等級作為選項。藉由數據分析，了解台灣母語者對兩岸用語差異之認知，釐析出用語產生的趨異與趨同現象？在實用上，哪些新詞彙在語用上被母語者接受？哪些台灣的舊詞彙仍然被穩固的保留？進而推敲，影響的可能因素？研究問卷根據研究者整理兩岸（生活）常用詞彙中有差異者，製成生活例句，再請受訪者以五等份用語區分量表加以評估，該例句傾向為台灣用語或大

陸用語。問卷結果再藉由統計方法，分析出兩岸用語差異，哪些用語趨異，母語者可清楚辨識？哪些用語趨同，母語者無法清楚辨識？以及影響這些用語趨同與趨異的可能因素為何？本論文研究結果歸納如下：第一、台灣母語使用者在認知狀況及語用狀況，年齡為詞彙使用融入之特徵；第二、台灣母語使用者在「同名異實」、「同實異名」相關詞彙，在語用上最易受外來詞彙影響；第三、關於「大陸特有」詞彙，在語用上較不易受影響；第四、本研究結果冀提供華語實境教學時，對於牽涉兩岸常用語產生差異現象時，作為教學取捨，或進行文化比較時，提供參考依據。

PyTorch深度學習和圖神經網路（卷2）--開發應用

為了解決子詞的問題，作者李金洪 這樣論述：

本書通過深度學習實例，從可解釋性角度出發，闡述深度學習的原理，並將圖神經網路與深度學習結合，介紹圖神經網路的實現技術。本書分為6章，主要內容包括：圖片分類模型、機器視覺的 應用、自然語言處理的相關應用、神經網路的可解釋性、識別未知分類的方法——零次學習、異構圖神經網路。本書中的實例是在PyTorch框架上完成的，具有較高的實用價值。 本書適合人工智慧從業者、程式師進階學習，也適合作為大專院校相關專業師生的教學和學習用書，以及培訓學校的教材。 李金洪 精通C、Python、Java語言，擅長神經網路、算法、協定分析、移動互聯網安全架構等技術，先後擔任過CAD算法工程師、架構

師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度學習領域某移動互聯網後臺的OCR項目，某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案，金融領域的若干分類專案。 第1章 圖片分類模型　1 1.1　深度神經網路起源　2 1.2　Inception系列模型　2 1.2.1　多分支結構　2 1.2.2　全域均值池化　3 1.2.3　Inception V1模型　3 1.2.4　Inception V2模型　4 1.2.5　Inception V3模型　5 1.2.6　Inception V4模型　6 1.2.7　Inception-ResNet V2模型　6 1.3　ResNet模型　6 1.3

.1　殘差連接的結構　7 1.3.2　殘差連接的原理　8 1.4　DenseNet模型　8 1.4.1　DenseNet模型的網路結構　8 1.4.2　DenseNet模型的特點　9 1.4.3　稠密塊　9 1.5　PNASNet模型　9 1.5.1　組卷積　10 1.5.2　深度可分離卷積　11 1.5.3　空洞卷積　12 1.6　EfficientNet模型　14 1.6.1　MBConv卷積塊　15 1.6.2　DropConnect層　16 1.7　實例：使用預訓練模型識別圖片內容　16 1.7.1　瞭解torchvision庫中的預訓練模型　16 1.7.2　代碼實現：下載並載入預訓

練模型　17 1.7.3　代碼實現：載入標籤並對輸入資料進行預處理　18 1.7.4　代碼實現：使用模型進行預測　19 1.7.5　代碼實現：預測結果視覺化　20 1.8　實例：使用遷移學習識別多種鳥類　21 1.8.1　什麼是遷移學習　21 1.8.2　樣本介紹：鳥類資料集CUB-200　22 1.8.3　代碼實現：用torch.utils.data介面封裝資料集　22 1.8.4　代碼實現：獲取並改造ResNet模型　27 1.8.5　代碼實現：微調模型 一層　28 1.8.6　代碼實現：使用退化學習率對 模型進行全域微調　29 1.8.7　擴展實例：使用亂數據增強方法訓練模型　30 1.

8.8　擴展：分類模型中常用的3種損失函數　31 1.8.9　擴展實例：樣本均衡　31 1.9　從深度卷積模型中提取視覺特徵　33 1.9.1　使用鉤子函數的方式提取視覺特徵　33 1.9.2　使用重組結構的方式提取視覺特徵　34 第2章 機器視覺的 應用　37 2.1　基於圖片內容的處理任務　38 2.1.1　目標檢測任務　38 2.1.2　圖片分割任務　38 2.1.3　非極大值抑制演算法　39 2.1.4　Mask R-CNN模型　39 2.2　實例：使用Mask R-CNN模型進行目標檢測與語義分割　41 2.2.1　代碼實現：瞭解PyTorch中目標檢測的內置模型　41 2.2.2

　代碼實現：使用PyTorch中目標檢測的內置模型　42 2.2.3　擴展實例：使用內置的預訓練模型進行語義分割　43 2.3　基於視頻內容的處理任務　47 2.4　實例：用GaitSet模型分析人走路的姿態，並進行身份識別　47 2.4.1　步態識別的做法和思路　47 2.4.2　GaitSet模型　48 2.4.3　多層全流程管線　50 2.4.4　水準金字塔池化　51 2.4.5　三元損失　52 2.4.6　樣本介紹：CASIA-B資料集　53 2.4.7　代碼實現：用torch.utils.data介面封裝資料集　54 2.4.8　代碼實現：用torch.utils.data.samp

ler類創建含多標籤批次數據的採樣器　60 2.4.9　代碼實現：搭建 GaitSet模型　64 2.4.10　代碼實現：自訂三元損失類　67 2.4.11　代碼實現：訓練模型並保存模型權重檔　69 2.4.12　代碼實現：測試模型　72 2.4.13　擴展實例：用深度卷積和 池化 優化模型　77 2.4.14　擴展實例：視頻採樣並提取 輪廓　78 2.4.15　步態識別模型的局限性　79 2.5　調試技巧　79 2.5.1　解決顯存過滿損失值為0問題　80 2.5.2　跟蹤PyTorch顯存並查找顯存洩露點　81 第3章　自然語言處理的相關應用　83 3.1　BERT模型與NLP任務的發展

階段　84 3.1.1　基礎的神經網路階段　84 3.1.2　BERTology階段　84 3.2　NLP中的常見任務　84 3.2.1　基於文章處理的任務　85 3.2.2　基於句子處理的任務　85 3.2.3　基於句子中詞的處理任務　86 3.3　實例：訓練中文詞向量　87 3.3.1　CBOW和Skip-Gram模型　87 3.3.2　代碼實現：樣本預處理並生成字典　88 3.3.3　代碼實現：按照Skip-Gram模型的規則製作資料集　90 3.3.4　代碼實現：搭建模型並進行 訓練　92 3.3.5　夾角余弦　95 3.3.6　代碼實現：詞嵌入視覺化　96 3.3.7　詞向量的應用　

97 3.4　常用文本處理工具　98 3.4.1　spaCy庫的介紹和安裝　98 3.4.2　與PyTorch深度結合的文本 處理庫torchtext　99 3.4.3　torchtext庫及其內置資料集與 調用庫的安裝　99 3.4.4　torchtext庫中的內置預訓練詞 向量　100 3.5　實例：用TextCNN模型分析評論者是否滿意　100 3.5.1　瞭解用於文本分類的卷積神經網路模型——TextCNN　101 3.5.2　樣本介紹：瞭解電影評論 資料集IMDB　102 3.5.3　代碼實現：引入基礎庫　102 3.5.4　代碼實現：用torchtext載入 IMDB並拆分為資料集

　103 3.5.5　代碼實現：載入預訓練詞向量並進行樣本資料轉化　105 3.5.6　代碼實現：定義帶有Mish啟動 函數的TextCNN模型　107 3.5.7　代碼實現：用資料集參數產生實體 模型　109 3.5.8　代碼實現：用預訓練詞向量 初始化模型　109 3.5.9　代碼實現：用Ranger優化器訓練模型　109 3.5.10　代碼實現：使用模型進行預測　112 3.6　瞭解Transformers庫　113 3.6.1　Transformers庫的定義　113 3.6.2　Transformers庫的安裝方法　114 3.6.3　查看Transformers庫的版本資訊　115

3.6.4　Transformers庫的3層應用 結構　115 3.7　實例： 使用Transformers庫的管道方式完成多種NLP任務　116 3.7.1　在管道方式中 NLP任務　116 3.7.2　代碼實現：完成文本分類任務　117 3.7.3　代碼實現：完成特徵提取任務　119 3.7.4　代碼實現：完成完形填空任務　120 3.7.5　代碼實現：完成閱讀理解任務　121 3.7.6　代碼實現：完成摘要生成任務　123 3.7.7　預訓練模型檔的組成及其載入時的固定檔案名稱　124 3.7.8　代碼實現：完成實體詞識別任務　124 3.7.9　管道方式的工作原理　125 3.7.1

0　在管道方式中載入 模型　127 3.8　Transformers庫中的AutoModel類　128 3.8.1　各種AutoModel類　128 3.8.2　AutoModel類的模型載入機制　129 3.8.3　Transformers庫中 多的預訓練 模型　130 3.9　Transformers庫中的BERTology系列模型　131 3.9.1　Transformers庫的檔結構　131 3.9.2　查找Transformers庫中可以使用的模型　135 3.9.3　實例：用BERT模型實現完形填空任務　136 3.9.4　擴展實例：用 AutoModelWithMHead類 替換

BertForMaskedLM類　138 3.10　Transformers庫中的詞表工具　139 3.10.1　PreTrainedTokenizer類中的 特殊詞　139 3.10.2　PreTrainedTokenizer類的 特殊詞使用　140 3.10.3　向PreTrainedTokenizer類中 添加詞　144 3.10.4　實例：用手動載入GPT-2模型 權重的方式將句子補充完整　145 3.10.5　子詞的拆分　148 3.11　BERTology系列模型　149 3.11.1　Transformer之前的主流模型　149 3.11.2　Transformer模型　151

3.11.3　BERT模型　153 3.11.4　GPT-2模型　157 3.11.5　Transformer-XL模型　157 3.11.6　XLNet模型　158 3.11.7　XLNet模型與AE模型和AR 模型間的關係　161 3.11.8　RoBERTa模型　161 3.11.9　SpanBERT模型　162 3.11.10　ELECTRA模型　162 3.11.11　T5模型　163 3.11.12　ALBERT模型　164 3.11.13　DistillBERT模型與知識蒸餾　166 3.12　實例： 用遷移學習訓練BERT模型來對中文分類　167 3.12.1　樣本介紹　167

3.12.2　代碼實現：構建資料集　168 3.12.3　代碼實現：構建並載入BERT預訓練模型　169 3.12.4　BERT模型類的內部邏輯　170 3.12.5　代碼實現：用退化學習率訓練模型　172 3.12.6　擴展： 多的中文預訓練模型　175 3.13　實例：用R-GCN模型理解文本中的代詞　175 3.13.1　代詞資料集　175 3.13.2　R-GCN模型的原理與實現　176 3.13.3　將GAP資料集轉化成圖結構資料的思路　179 3.13.4　代碼實現：用BERT模型提取代詞特徵　181 3.13.5　代碼實現：用BERT模型提取 其他詞特徵　183 3.13.6　

用spaCy工具對句子依存 分析　185 3.13.7　代碼實現：使用spaCy和批次 圖方法構建圖資料集　187 3.13.8　代碼實現：搭建多層R-GCN 模型　192 3.13.9　代碼實現：搭建神經網路 分類層　193 3.13.10　使用 交叉驗證方法訓練 模型　196 第4章　神經網路的可解釋性　197 4.1　瞭解模型解釋庫　198 4.1.1　瞭解Captum工具　198 4.1.2　視覺化可解釋性工具Captum Insights　198 4.2　實例：用可解釋性理解數值分析神經網路模型　199 4.2.1　代碼實現：載入模型　199 4.2.2　代碼實現：用梯度積分演算法

分析模型的敏感屬性　200 4.2.3　代碼實現：用Layer Conductance方法查看單個網路層中的神經元　202 4.2.4　代碼實現：用Neuron Conductance方法查看每個神經元所關注的屬性　204 4.3　實例：用可解釋性理解NLP相關的神經網路模型　205 4.3.1　詞嵌入模型的可解釋性方法　205 4.3.2　代碼實現：載入模型類並將其處理 過程拆開　206 4.3.3　代碼實現：產生實體並載入模型權重，提取模型的詞嵌入層　207 4.3.4　代碼實現：用梯度積分演算法計算模型的可解釋性　208 4.3.5　代碼實現：輸出模型可解釋性的視覺化圖像　210 4.4

　實例：用Bertviz工視覺化BERT模型權重　211 4.4.1　什麼是Bertviz工具　212 4.4.2　代碼實現：載入BERT模型並視覺化其權重　212 4.4.3　解讀BERT模型的權重視覺化結果　216 4.5　實例：用可解釋性理解影像處理相關的神經網路模型　219 4.5.1　代碼實現：載入模型並進行圖像分類　219 4.5.2　代碼實現：用4種可解釋性演算法對模型進行可解釋性計算　220 4.5.3　代碼實現：視覺化模型的4種可解釋性演算法結果　221 4.6　實例：用可解釋性理解圖片分類相關的神經網路模型　222 4.6.1　瞭解Grad-CAM方法　223 4.6.2　

代碼實現：載入ResNet18模型並註冊鉤子函數提取特徵資料　225 4.6.3　代碼實現：調用模型提取中間層特徵資料和輸出層權重　226 4.6.4　代碼實現：視覺化模型的識別區域　227   第5章　識別未知分類的方法——零次 學習　229 5.1　瞭解零次學習　230 5.1.1　零次學習的思想與原理　230 5.1.2　與零次學習有關的常用資料集　232 5.1.3　零次學習的基本做法　233 5.1.4　直推式學習　233 5.1.5　泛化的零次學習任務　233 5.2　零次學習中的常見問題　233 5.2.1　領域漂移問題　234 5.2.2　原型稀疏性問題　235 5.2.3　

語義間隔問題　235 5.3　帶有視覺結構約束的VSC模型　236 5.3.1　分類模型中視覺特徵的本質　236 5.3.2　VSC模型的原理　237 5.3.3　基於視覺中心點學習的約束方法　238 5.3.4　基於倒角距離的視覺結構約束方法　239 5.3.5　什麼是對稱的倒角距離　239 5.3.6　基於二分匹配的視覺結構約束方法　239 5.3.7　什麼是指派問題與耦合矩陣　240 5.3.8　基於W距離的視覺結構約束方法　240 5.3.9　什麼是 傳輸　241 5.3.10　什麼是 傳輸中的熵 正則化　242 5.4　詳解Sinkhorn 演算法　244 5.4.1　Sinkhor

n演算法的求解轉換　244 5.4.2　Sinkhorn演算法的原理　245 5.4.3　Sinkhorn演算法中參數ε的 原理　246 5.4.4　舉例Sinkhorn演算法過程　246 5.4.5　Sinkhorn演算法中的品質守恆　248 5.4.6　Sinkhorn演算法的代碼實現　250 5.5　實例：使用VSC模型來識別未知類別的鳥類圖片　252 5.5.1　樣本介紹：用於ZSL任務的鳥類資料集　252 5.5.2　代碼實現：用遷移學習的方式獲得 訓練資料集分類模型　253 5.5.3　使用分類模型提取圖片視覺 特徵　254 5.5.4　代碼實現：用多層圖卷積神經 網路實現VSC模

型　255 5.5.5　代碼實現：基於W距離的損失 函數　256 5.5.6　載入資料並進行訓練　257 5.5.7　代碼實現：根據特徵距離對圖片 進行分類　258 5.6　針對零次學習的性能分析　259 5.6.1　分析視覺特徵的品質　259 5.6.2　分析直推式學習的效果　260 5.6.3　分析直推模型的能力　261 5.6.4　分析未知類別的聚類效果　262 5.6.5　清洗測試集　263 5.6.6　利用視覺化方法進行輔助分析　264 第6章　異構圖神經網路　267 6.1　異構圖的基礎知識　268 6.1.1　同構圖與異構圖　268 6.1.2　什麼是異構圖神經網路　268 6

.1.3　二分圖　268 6.1.4　局部圖卷積　270 6.2　二分圖的實現方式　270 6.2.1　用NetworkX實現二分圖　270 6.2.2　使用DGL構建二分圖　272 6.2.3　二分圖物件的調試技巧　275 6.3　異構圖的實現方式　276 6.3.1　創建異構圖　276 6.3.2　設置異構圖的節點個數　277 6.3.3　異構圖結構的查看方式　278 6.3.4　異構圖與同構圖的相互轉化　280 6.3.5　異構圖與同構圖的屬性操作方式　281 6.4　隨機行走採樣　282 6.4.1　什麼是隨機行走　283 6.4.2　普通隨機行走　283 6.4.3　帶停止概率的隨機

行走　284 6.4.4　帶路徑概率的隨機行走　284 6.4.5　基於原圖的隨機行走　285 6.4.6　在基於異構圖的隨機行走中設置停止概率　286 6.4.7　基於隨機行走採樣的資料處理　287 6.4.8　以隨機行走的方式對鄰居節點採樣　287 6.5　DGL庫中的塊圖結構　289 6.5.1　設計塊圖的動機　289 6.5.2　將同構圖轉化成塊圖　290 6.5.3　塊圖的屬性操作　290 6.5.4　將二分圖轉化成塊圖　291 6.6　實例：使用PinSAGE模型搭建 系統　292 6.6.1　準備MoiveLens資料集　292 6.6.2　代碼實現：用Panadas庫載入數據　

293 6.6.3　Categories與category 類型　294 6.6.4　代碼實現：生成異構圖　295 6.6.5　代碼實現：用邊分組方法拆分並保存資料集　296 6.6.6　PinSAGE模型　299 6.6.7　代碼實現：構建帶有鄰居節點採樣功能的資料載入器　300 6.6.8　代碼實現：PinSAGE模型的採樣 過程　305 6.6.9　代碼實現：搭建PinSAGE模型　309 6.6.10　代碼實現：產生實體PinSAGE模型類並進行訓練　315 6.6.11　代碼實現：用PinSAGE模型為 使用者 電影　315 6.6.12　擴展：在PinSAGE模型中融合 多的特徵資

料　317 6.7　總結　317

苗栗客家纏花之文化傳衍

為了解決子詞的問題，作者施于婕 這樣論述：

民間的女紅「客家纏花」，曾經存在於臺灣北部的中壢、新竹、苗栗三個客家地區，乃大戶人家「秀異」的嫁妝，為客家「四頭四尾」裡屬於「針頭線尾」所含括的品項之一。2011因一位遊客一句話：我婆婆以前因為這個，歷經四年才嫁入婆家大門！引發研究者的好奇，這項運用樸實材料，透過客家女孩巧手慧心，所製作的纖維工藝，客家先民將它的美，融入日常生活裝飾與敬神祭祀中，展現該族群對於婚姻及子嗣延續的重視。 本研究以尚存有客家纏花古物之家族為研究場域，並在藏家、文史工作者及目前執業的纏花工藝師，共10位受訪者協助之下，採取深度訪談法，多面向的探討客家纏花流傳之源由及文化傳衍。透過Bourdieu的文化再生產觀點

，基於婚俗嫁妝的起源，從受訪者的記憶回溯，實體紀錄及相關資料搜集，建構這些家族的生存場域、風俗慣習及經濟、文化、人口資本運作的關聯。封閉的客家社會場域中，傳統禮俗包裝下強制性的慣習、無從抗拒的命運和使命，客家女子只是一種勞動資產，一個文化再生產理論中受暴力支配的行動者。 本研究發現：客家纏花是一種文化的實踐，因滿足生活所需而產生的行為或物品。物質上它是婚禮嫁妝、精神上則代表了這些家族傳衍再製的文化資本。家族女子從小接受教育、女紅的養成，學習獨立自處的能力，從客家纏花豐富的樣貌及奔放的色彩推論，客家女孩內心不受禁錮的堅韌心性，成為客家社會的堅固基石。然而，曾經存在於客家社會，因戰亂與工業化造成

場域的變遷，客家女性取得獨立工作權，不再為家族所制約，客家纏花也因此失傳了。時下春仔花稼接的仿真花或稱擬真花，以它豐富的色彩及優雅的姿態再生，研究者期待還原客家纏花製作的源由及脈絡，讓執業者或喜愛者都能清楚了解「客家纏花」，賦予了文化再製的生命，持續綻放它的精神與美麗。