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賽局思考練習簿：用三步驟看清局勢，人生各種難題都能找出解題公式!

為了解決納許均衡計算的問題，作者逢澤明 這樣論述：

哈佛、史丹佛一流人才都在學！ 面對難題，如何看清局勢，找出致勝規則？ 3步驟 X 14大情境 X 81道練習題 歷戰12萬人的日本賽局邏輯權威，讓你最速釐清狀況、套入解題公式， 無論人際關係、職場交際、投資規劃……都能立於不敗之地！   　　為何哈佛、史丹佛等菁英人士都要學習賽局思考？ 　　想在社會上出人頭地，或許很多人都以為： 　　只要頭腦聰明、成績優秀，有良好的學歷，就能功成名就。 　　然而，日本賽局思考權威逢澤明卻要告訴大家：事實絕非如此！ 　　在這個社會上，若是沒有辦法釐清自身優勢、並搭配客觀條件加以妥善利用， 　　那麼無論你再優秀，也勢必會輸掉許多原本可以贏的局面。 　　經濟學家

針對這個困擾，研究出了20世紀最偉大的成果──「賽局理論」， 　　也就是一套具體的公式，幫助我們在競爭的社會當中，找出最合理的行為方案。 　　哈佛、史丹佛等名校，已經看出賽局思考的重要性，紛紛開創相關課程， 　　眾多一流人才都搶先修習，就是為了學習如何看清局勢， 　　他們都知道：想要出人頭地，光是擁有優秀的能力還不夠， 　　還必須將包括自身條件在內的各種因素都納入計算中，再做出良好決策， 　　進一步掌握優勢所在，才能確實的掌握勝利關鍵！   　　道理我都懂，但賽局思考到底怎麼用？ 　　想掌握賽局思考，你必須懂得看清局勢、計算各種因素，再做出良好決策。 　　這種思考邏輯絕非只是紙上談兵， 　　還

可以應用在生物學、經濟學、國際關係、計算機科學、政治學、軍事戰略等各種層面， 　　取得良好成果。 　　然而，話雖如此，但我們不是哈佛、史丹佛名校菁英， 　　即使翻閱再多賽局理論相關書籍，還是覺得很困難……該怎麼辦？ 　　別擔心！本書作者、日本賽局權威逢澤明， 　　他曾經和12萬人比賽，磨練出超一流等級競賽腦， 　　他用自身豐富的實戰經驗，提供一套簡明易懂的賽局思考法， 　　只要以他所傳授的3步驟為基準，搭配書中附贈的81道練習題， 　　融會貫通以後，無論面對任何情況， 　　舉凡職場卡位、商業競爭、股票投資……各種情境，都能快速套入賽局思考的公式， 　　降低損失、增進自己的利益。   　　日本賽

局權威教你，用3步驟拆解賽局思考！ 　　本書作者逢澤明不僅是日本賽局思考權威， 　　更備受日本政府信賴與器重，經常參與決策討論， 　　遇到與人際關係有關的各種難題，只要學他運用賽局思考3步驟， 　　無論碰到任何局面，都能快速且清晰的思考！   　　Step1 分解問題 　　‧用客觀的角度審查：想要解決問題，得先嘗試從現狀中暫時抽離，用客觀的角度來審視現狀。 　　‧拆解問題，便於思考：把錯綜複雜的大問題，分解成一些比較容易做出決定的小問題。 　　‧針對小問題提出解方：針對每一個小問題細緻思考，千萬不要以單純的二分法來想，去尋找更多有可能性的選項。   　　Step2 預先推測對手的立場 　　‧與

對方站在一起：競爭必定會有對手，既然有對手，就必須學習「站在對手的立場思考事情」。 　　‧別忘了賽局裡還有別人：一場遊戲競爭裡，除了敵人之外，還會有其他相關人士，他們可能會是戰友，也可能成為潛在的敵人。 　　‧盡量窮盡對方可能的作法：在遊戲的進行過程中，「預測對手會怎麼做」是非常重要的功課。 　　‧這個環節中最基本的觀念：以「對手也會採取對自己最有利的策略」為前提，想辦法獲取最佳利益。 　　 　　Step3 依據現狀，確實訂定戰術 　　‧依照前置準備行動：完成前置作業後，接下來「如何行動」才是最重要的。 　　‧致勝的決心與作為：為了致勝，必須用盡一切手段，讓局面變得對自己有利。 　　‧情況可能

不利時：假設你在進行預測之後，發現結果對你不利。這時就要思考翻轉的對策。 　　‧需要多想「幾步之後」的結果：想要成為賽局中的高手，除了預測之外，你還必須要能夠做到「預測之後的預測」，也就是「更高層次的預測」。   　　81道練習題，讓你迅速掌握知己知彼、百戰百勝的「賽局思考」奧義！ 　　光是掌握3步驟還不夠，想要快速掌握賽局思考的精髓，你需要大量練習！ 　　擊敗12萬人的賽局思考大師，特地精心編寫81道賽局思考練習題， 　　以實際生活案例為基礎，搭配簡潔扼要的圖解， 　　讓讀者在學習過程中，能親自以「賽局思考」的角度，拆解並思考每一道練習題， 　　讀完本書，你就能掌握賽局思考的精髓奧義， 　　

從此面對各種生活難題，都能快速套入賽局思考的解題框架， 　　舉凡人際關係、職場交際、投資規劃…… 　　學會賽局思考，就能像是戰場上的名將一般， 　　優雅而犀利的掌握最高機率的獲勝解方！   名人推薦   　　「99啪的財經筆記」版主 99啪 　　鉑澈行銷顧問策略長 劉奕酉 　　認知神經科學／腦科學家 謝伯讓 　　專職交易者 權證小哥

高手賽局：「精英日課」人氣作家，教你拆解、翻轉、主導局勢，成為掌握決策的贏家

為了解決納許均衡計算的問題，作者萬維鋼 這樣論述：

賽局，是一門「與人打交道」的學問！ 「精英日課」重磅講者、暢銷作家萬維鋼， 教你以高手眼光解讀賽局，成為掌握決策的贏家 　　賽局理論是科學版的「三十六計」嗎？ 　　江湖走跳，與人打交道，學黃蓉好？還是學郭靖好？ 　　買車也能應用賽局理論買到最低價嗎？那買賣房子呢？ 　　在職場中，要做鷹派，還是加入鴿派更有優勢？ 　　採取「先聲奪人」還是「後發制人」好？ 　　想防止背叛，就不該縱容，但是要寬容？「以牙還牙」真的好嗎？   　　這些局面，只要運用賽局觀點，你就能找到「改變規則」的答案！ 　　15個主題 ╳ 25道問答，拆解「賽局理論」中最重要的精華──   　　●看懂「賽局」，就是擁有

「上帝視角」 　　什麼是「賽局理論」？對萬維鋼來說，認識賽局理論（Game Theory）的最好方法正是從「遊戲」（Game）開始！拿出參與者的精神，你才能意識到別人設下的框限；而你要做的，就是在規則內採取對自己最有利的行動。   　　●理解「賽局」，等於為人生注入清醒劑 　　賽局與人際其實有相當密切的關聯，更能夠應用在日常決策中。本書深入介紹數十種典型賽局，解析囚徒困境、納許均衡、合作與衝突等局面，告訴你「買貴退差價」、「有一種解放叫禁止」、「懸崖策略」的道理。更透過大量生活化的案例，引導你一步步思考──如何改變不好的局面，促成更好的局面。   　　●活用「賽局」，成為打破限制、翻轉局勢的高

手 　　賽局理論的巧妙之處在於，這是研究「有對手」狀況下的決策。你的計畫裡，當然應該要有「他人的計畫」！該怎麼合作？如何防止背叛？有什麼交涉技巧？從單次賽局、重複賽局到動態賽局，從日常生活、商業經濟到國際談判，本書不僅讓你擁有改變規則的意識，更要教你把賽局運用於真實世界當中。   　　翻開這本書，你會發現──賽局，不僅是一門「與人打交道」的學問，也是人們在決策中能用得上的道理，更是思考問題的好方法之一。你將會更理性地看待對手，成為掌握決策的贏家。 高手推薦 　　Mr. Market市場先生｜財經作家 　　王乾任（Zen大）｜作家、講師 　　李律｜交通大學兼任助理教授 　　林靜如（律師娘）｜

作家 　　姚詩豪｜「大人學」共同創辦人 　　洪瀞｜成功大學副教授、《自己的力學》作者 　　財女Jenny｜「JC財經觀點」版主 　　楊斯棓｜醫師、《人生路引》作者 　　愛瑞克｜知識交流平臺TMBA共同創辦人 　　劉必榮｜東吳大學政治系教授、談判專家   　　現實生活中，賽局理論到底有什麼幫助呢？……期待你能從本書中，找到如何擁有更多選擇權的答案。──Mr. Market市場先生／財經作家 　　不講複雜公式，以大量生活化的精彩實例介紹賽局理論中的思想精華與行動方案，是入門賽局理論的難得佳作。──王乾任（Zen大）／作家、講師 　　萬維鋼藉由一般華人相當熟悉的「三十六計」來引介賽局理論，這就打

破了我們的僵固想像。──李律／交通大學兼任助理教授 　　我特別喜歡本書作者在解讀賽局理論時所提到「Player」的概念，洞察局勢，詳加思考每個動作的動機、意義與結果。在你的世界裡，你就是不被掌控的玩家。──林靜如（律師娘）／作家 　　能把這些知識，用外行人能理解的話說清楚，講明白，甚至還能引發大眾進行深度思考……萬維鋼先生就是這樣一位難得的「高手」。──姚詩豪／「大人學」共同創辦人 　　當我讀過萬維鋼的《高手賽局》後，我發現這些理論其實相當好理解……誠摯推薦你閱讀這本好書，並從中學習掌握屬於你的各類精彩賽局。──洪瀞／成功大學副教授、《自己的力學》作者 　　細讀本書，想想臺灣……我們可

以在哪些時間點發揮自家哪些優勢，知其白，守其黑，在這場賽局裡提早勝出？──楊斯棓／醫師、《人生路引》作者 　　小從街頭攤販，大至跨國企業的經營決策，甚至國際政治或軍事決斷，幾乎都可用賽局理論來解析……過去認為賽局理論艱澀難懂的讀者，也能夠很流暢地欣賞此書。──愛瑞克／知識交流平臺TMBA共同創辦人  

開發半監督VAE/GAN模型於非線性靜態與動態程序的軟測量

為了解決納許均衡計算的問題，作者陳俊龍 這樣論述：

軟測量模型是現今許多製造業者深感興趣的議題之一，是因為該模型可以推斷出產品的質量以滿足客戶的規格要求。然而，要建立軟測量模型存在許多難題，從品質數據到整體程序特徵都須納入考量，且軟測量模型的準確性和有效性也會受限於模型的假設、結構以及用於訓練模型的數據的品質。在大多數化工廠的過程中，存在著干擾隨機性及非線性的動態特性，因此難以使用常見的軟測量模型去精準地預測產品的品質。此外，有鑑於化工廠記錄到的數據通常包含了大量雜訊，且品質及過程數據的數量不同，因此，在這種情況下，要訓練出可靠且強大的軟測量模型是十分困難的。因此，透過半監督學習的方法，將無相對應品質數據的過程數據透過預測模型去預測品質數據，

藉此彌補數據不足及缺失的問題，便能改善軟測量模型的訓練成效。本文提出結合生成對抗網絡的半監督變分自動編碼器 (S2-VAE/GAN)，透過解碼器、生成器和鑑別器之間的拮抗，來達到納許均衡(Nash equilibrium)狀態，從而提高解碼器與生成器在學習過程及品質數據真實分佈的能力，如此可以改善模型重構和預測質量數據的能力，並可以同時保有訓練模型時快速收斂的優點。另外，在本模型中皆透過機率分佈的形式表示，使得S2-VAE / GAN能夠捕獲化工過程的非線性特徵並更能代表化工過程中的隨機性質。然而，為了將軟測量模型擴展到在線預測，必須考慮化工過程的動態特性。但由於大多數軟測量模型是在穩態條件下

進行訓練的，因此無法學習過程的動態特性，將使得預測模型的不精準，再加上品質數據不足，進而嚴重降低了模型的訓練性能，導致擬合不足問題。因此，本文提出半監督式潛動態變分自動編碼器（semi-supervised latent dynamic VAE, S2-LDVAE），該模型可以利用所有數據，意指在序列中儘管缺少了對應的品質數據，也可以透過模型預測缺失的數據，使得所有的數據都可以得到充分的運用；並透過編碼器進行了維度的縮減，減少了雜訊及計算機運算的負荷；隨後再經由前向及反向遞歸神經網絡(recurrent neural network, RNN)去學習數據的動態特性。此外，前向RNN預測網絡不僅

能夠補足缺失的品質數據，亦能提供在線的預測。本文所提出的S2-VAE 和S2-LDVAE方法，藉由數學例子和工業案例研究，證明了其預測的結果及模型的可行性。