簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共5筆資料 檢索策略: "BERT".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="深度學習"


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    1

    基於改良卷積長短期記憶網路與 BERT 的即時人體行為辨識
    • 電機工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 林致遠 指導教授: 蘇順豐
    • 在本論文中使用了改良卷積長短期記憶網路(ModConvLSTM)[1]所組成的深度學習模型與透過人體姿態估計(pose estimation)所形成的熱點圖作為輸入影像來進行人體行為辨識,並且測試了…
    • 點閱:315下載:1

    2

    電商領域命名實體識別(NER)的優化:預訓練模型、問答系統架構與不確定性導向訓練資料選擇之應用與貢獻
    • 電機工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 郭威霆 指導教授: 鍾聖倫
    • NER 是自然語言處理的一個重要任務,它的目標是識別出文本中的特定實體,如人名、地點等;然而,NER在電商領域中仍有可優化的空間,因此本研究討論了命名實體識別(Named Entity Recogn…
    • 點閱:238下載:0
    • 全文公開日期 2028/08/25 (校內網路)
    • 全文公開日期 2028/08/25 (校外網路)
    • 全文公開日期 2028/08/25 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    3

    深度神經網路於中文斷詞之研究
    • 資訊工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 吳澤鑫 指導教授: 陳冠宇
    • 隨著Transformer架構的提出,如BERT、GPT-2…等等,這些預訓練於大量文本上的模型透過微調下游任務的方式在自然語言處理領域中蓬勃發展。在中文斷詞領域中,也將資料集的評估分數推升至F1分…
    • 點閱:366下載:11

    4

    基於轉譯器的雙向編碼表示改善序列推薦之研究
    • 資訊工程系 /108/ 碩士
    • 研究生: 蔡亦凱 指導教授: 吳怡樂
    • 推薦系統的應用層面多元且廣泛,舉凡電商平台、影音網站,都有使用這個技術。如果能提高推薦系統的可用性與效率,相信能夠為人類日常生活帶來更多便利性。使用者的歷史互動行為是推薦系統的基礎,目前有許多序列推…
    • 點閱:230下載:7

    5

    ALBERT4Rec: Sequential Recommendation with A Lite Bidirectional Encoder Representations from Transformer
    • 資訊工程系 /109/ 碩士
    • 研究生: 劉信佑 指導教授: 吳怡樂
    • 推薦系統已經成為現今商業網站不可或缺的一部分,如何有效地推薦使用者感興趣的事物,是現今推薦系統的研究者持續努力的方向。推薦系統的資料來源通常是來自於使用者與物品之間的交互行為,例如評分、點擊、瀏覽紀…
    • 點閱:337下載:28
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