檢索結果：共11筆資料 檢索策略： "Generative Adversarial Network".ekeyword (精準) and year="108"
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近年來，卷積神經網絡的迅速發展，衍生了各種圖像生成的新穎方法，在電腦視覺領域中產生了很多應用，並為圖像轉換任務帶來了很大的進步。有許多現有的生成模型應用只能生成單調的圖像，但是在圖像轉換任務中的生成…
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傳統的語音增強技術常運用在頻譜分析或者更高層級特徵，能解決噪音問題到相當 程度。由於深層網路對於學習複雜函數的優異性，越來越多的神經網路模型被使用在相 關的領域。在本文中，我們提出了基於條件對抗神經…
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鏈結洪泛攻擊(Link Flooding Attack, LFA)主要以目標區域內的多台伺服器作為目標，此攻擊會堵塞目標鏈結—目標區域與外部區域間的鏈結，因為利用低速且大量的流量來偽裝成正常流量，而…
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近年來手機處理器的大幅進展讓在移動裝置上使用深度學習網路更加有機會，也因此產生了許多以深度學習生成對抗網路為名的修圖應用。但要運行大型的生成對抗網路需要運算量對多數移動裝置而言仍然過於巨大。本篇論文…
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生成對抗網路使各個領域有突破性地發展，生成網路能夠透過學習訓練資料的分布進而直接生成出相似於訓練資料的分布，在風格轉換的領域上有著極大的推進作用。 本論文實作了一個可根據使用者輸入條件針對單張輸入影…
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受惠於第五代行動通訊技術(5th generation mobile networks,5G)的快速發展，帶動印刷電路板(Printed Circuit Board, PCB)產品中的軟板(Flex…
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水下影像還原及增強在影像處理領域中是相當具有挑戰性的，光波在進入水中後容易受到吸收及散射影響，成像容易呈現不同程度的模糊、霧化、淡藍色及淡綠色，進而對水下機器人及人類視覺品質產生影響。現今有越來越多…
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由於多媒體數據和許多語音應用的問世，像是語音助理Alexa、Siri，這些應用已經充斥在我們的日常生活，檢索多媒體內容以滿足用戶查詢的語音文件檢索任務已經越來越受到重視。目前基於預訓練深層雙向模型(…