前言 Transformer 完全基於 Attention 注意力機制的架構。Attention 原先是被應用在 RNN，之後 Google 所提出的 Transformer 保留了原先 Attention 的優勢並移除了 RNN 的架構。Transformer 是一個蠻新的模型，最先由 2017 年被 Google 所提出一篇叫 Attention is all you need 的論文。
前言 此篇論文 Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting 獲得了 AAAI 2021 的最佳論文。其背景主要是解決長序列預測的問題，以實際的電力變壓器數據進行未來長時間的連續預測。長序列預測通常具有大量的歷史數據，隨著 LSTM 模型預測的輸出越長其運算速度將會越慢且錯誤越大。導致在有限的資源運算下會有比較有長時間的預測。因此本篇論文基於 self-attention 的優點，並改善 Attention 架構所面臨的三大瓶頸並提出了 Informer 模型。
前言 交叉驗證又稱為樣本外測試，是資料科學中重要的一環。透過資料間的重複採樣過程，用於評估機器學習模型並驗證模型對獨立測試數據集的泛化能力。在本文中我們細部來介紹每一種 K-Fold 的變型。
前言 在解釋交叉驗證之前我們先來討論一下將資料集切分為訓練集、測試集和驗證集的問題。在一般狀況下我們會將資料先切割成兩等份，分別為訓練集和測試集。其中在模型訓練時，模型只會對訓練集進行擬和。另外測試集的資料並未參與訓練，因此可以拿來當作最終評估模型的好壞。
前言 筆者最近有個專案使用 PyTorch 搭建自定義網路訓練模型，但最近業主想要模型在網頁上推論。這裡提供常見兩種做法:
前言
前言 如果你需要 For 迴圈疊代一個數列的話，使用內建 range() 函式就很方便。如果需要建立一個有序的數列(ex: 1, 2, 3…)。就不適合用內建 range() 函式。那兩者關係為何？本篇文章就會帶給你一些對於 range 的基礎觀念。
前言 Flex 可以將內容物的所有元素並排成一列，使用時機是在父元素加上 display: flex;。接著內元件的排版就會以 X 軸方向由左至右排列，如果我們想將內容排序方式顛倒變成由右至左，或是由上往下，都可以透過 flex-direction 來設定。
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