簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果：共3筆資料 檢索策略： "attention".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="林伯慎"


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    自關注高斯嵌入模型之多訊息融合機制研究－應用於推薦系統
    • 資訊管理系 /111/ 碩士
    • 研究生： 何昶毅   指導教授： 林伯慎
    • 近年來，引入時序概念的序列推薦成為推薦系統中的重要研究方向。在序列推薦模型中，引入自關注機制能改善模型容易遺失序列過久以前資訊的問題，且能對序列的項目根據其相關度給予不同權重，以提升預測準確率；引入…
    • 點閱：151  下載：8 

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    編解碼器模型中注意力機制與訓練排程之改進－應用於英語音素辨識
    • 資訊管理系 /109/ 碩士
    • 研究生： 謝謦暘   指導教授： 林伯慎
    • 早期語音辨識系統多是使用基於高斯混合模型的隱馬可夫模型，此模型是以馬可夫模型來模擬音素狀態序列的產生，再使用高斯混合模型來計算語音特徵和狀態之間的匹配度。近年來序列到序列模型發展迅速，其中以編解碼器…
    • 點閱：240  下載：10 

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    基於比較框架對多階層廣域模型之改進 － 應用於語義圖像分割
    • 資訊管理系 /110/ 碩士
    • 研究生： 許庭禎   指導教授： 林伯慎
    • 近年主流的語義分割模型包含了全域卷積網路(GCN)、空洞空間金字塔池化 (ASPP)、和自關注(self-attention)等模型；這些模型透過多尺度的特徵融合，將局 部特徵與全局相關特徵互相結合…
    • 點閱：247  下載：20 
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