圖神經網路（Graph Neural Network, GNN）
圖神經網路（Graph Neural Network, GNN）是一種在圖結構資料上進行表示學習的模型 [1]。其核心在於保留節點、邊與鄰域的拓樸關係，並透過圖上的訊息傳播，使節點表示由局部鄰域逐步更新，最後形成反映整體結構的表示向量。此類模型可處理節點層級與圖層級的預測問題。 圖可表示為 $G=(V,E)$，其中 $V$ 為節點集合，$E$ 為邊集合。節點與邊可以帶有特徵，用於描述局部資訊。 與
長尾問題（Long-tail Problem）
長尾問題（Long-tail Problem）並不是單純的資料不平衡問題，而是一種關於真實世界統計結構的理論現象。世界中的事件並非均勻分佈，而是由少數高頻事件與大量低頻事件共同構成。少數事件集中大量機率質量，大量事件則以低頻形式散布於尾部區域。這種分佈意味著，模型最容易觀測到的部分，未必等同於世界最重要的部分。相反地，許多真實複雜性往往存在於低頻尾部之中。長尾問題因此不只是人工智慧中的工程問題，更
本體（Ontology）在人工智慧中的知識表示
本體 (Ontology) 在人工智慧 (Artificial Intelligence) 中是知識表示 (Knowledge Representation) 的核心結構，用於形式化描述概念、實體及其關係，使系統能夠進行語義推理 (Reasoning)。此概念源自哲學中的本體論 (Ontology)，但在計算機語境中轉化為一種可運算的語義模型。 本文從哲學脈絡出發，說明本體在人工智慧中的形式化定義
知識圖譜 (Knowledge Graph, KG)
知識圖譜 (Knowledge Graph, KG) 是一種以圖結構承載知識的表示方法，其節點對應實體，邊對應關係，並可在 本體（Ontology） 所提供的語義結構下進行表示與推理。在形式化語義脈絡中，知識圖譜可與 RDF (Resource Description Framework) 等標準化資料模型相容；在更廣義的研究中，則可結合本體 (ontology)、規則 (rules) 與嵌入表示
神經訊號處理與人工神經模型
McCulloch與Pitts（1943）在 A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity 中提出 [1]，神經元活動遵循「全或無定律」（all-or-none law），即神經元在任一時刻要麼放電（動作電位，action potential），要麼不放電，不存在中間狀態。這一特性使得神經元可以被視為一個二元單元（bina
潛空間在強化學習與代理中的意義
潛空間 (Latent Space) 在強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 與代理 (Agent) 中，作為將高維觀測轉換為對決策充分的內部表示的核心機制。透過表示學習 (Representation Learning)，代理可將觀測映射為潛在狀態，以支援策略學習、未來預測與行動選擇。在模型式強化學習 (Model-based Reinforcement Learn
啟發式方法 (Heuristics)
啟發式方法 (Heuristics) 是一種以近似評估 (Approximate Evaluation) 引導求解的策略，主要目標是在有限時間與有限資訊條件下取得足夠良好的解 (Good Enough Solution)，而非保證全域最優 (Global Optimum)。此方法透過估計函數 (Heuristic Function) 與問題結構知識縮減搜尋空間 (Search Space)，在人工
貝葉斯濾波（Bayesian Filtering）
貝葉斯濾波（Bayesian filtering）是一種在部分可觀測（partially observable）環境中進行動態推論（dynamic inference）的機率框架，其核心目標是在狀態無法直接觀測時，透過時間中的連續觀測維持對隱狀態（hidden states）的機率估計。 與一般貝葉斯推論（Bayesian inference）處理固定資料下的參數更新不同，貝葉斯濾波處理的是隨時間
貝葉斯推論（Bayesian Inference）
貝葉斯推論（Bayesian inference）是一種以機率分佈（probability distributions）表達知識狀態與不確定性（uncertainty）的推論框架。其核心思想不是直接尋找單一固定答案，而是根據觀測資料（observed data）持續更新對參數、狀態或假設的信念（beliefs），使推論結果以後驗分佈（posterior distribution）的形式呈現。 與頻
潛空間的表徵與幾何特性
潛空間 (Latent Space) 是機器學習中用於表示資料內在結構的隱變數空間，其核心功能在於將高維觀測資料映射為具語義與統計意義的潛在表徵。此表徵通常建立在流形假設 (Manifold Hypothesis) 的幾何觀點上，使資料在潛空間中呈現局部連續與語義一致性。在具體模型中，變分自動編碼器 (Variational Autoencoder, VAE) [1] 透過機率建模賦予潛空間明確的