檢索結果：共21筆資料 檢索策略： "deep neural network".ekeyword (精準)
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本論文在探討使用神經網路應用於極化碼的置信度傳播解碼架構時，神經網路解碼器的訓練方式，透過多SNR的輸入資料集進行深度學習，使神經網路可以更完整的學習極化解碼架構，並在3dB後展現出比單SNR資料集…
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在這幾年來深度神經網路不斷的發展及進步，在許多的任務中達到令人印 象深刻的結果，為了要達到更好的結果，眾人不停的在資料集、特徵處理或者 模型架構、參數調校方面花費許多心力，而模型的穩健性往往被人忽略…
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能源採集智慧物聯網設備提供系統永續性，並克服不穩定的傳輸挑戰。然而，在能源採集設備上執行多個深度神經網絡推理引來排程與資源管理的挑戰。為了保持微控制器和加速器之間的數據一致性，推理任務通常是不可搶占…
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本論文提出一仿效人類取物策略於機器手臂之深度圖像夾取姿態與位置辨識系統，其系統分為物體分類和夾取姿態生成。在物體分類方面使用本論文設計之自動樣本訓練系統，透過物件特徵提取及合成演算法，自主生成物…
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近年全球經濟不景氣，不少企業陷入財務危機的考驗之中，部分企業為了存續，轉而向銀行貸款，然而，如果這些企業的償債能力不足，他們仍可能面臨破產，更甚者將無法償還向銀行借貸的現金。為了避免此行況，本篇論文…
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近年來，深度神經網路 (Deep Neural Network, DNN) 被廣泛的應用在許多領域之中，例如自動駕駛、人臉辨識以及智慧家電等，深度神經網路模型透過大量的訓練資料，使正確率 (Accu…
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一個資料集的好壞能大大的影響深度學習模型訓練出來的準確率，若資料集不完全或是與使用環境差異很大，常常會造成模型辨識的錯誤。在交通物件資料集中，大部分的資料集都是來自國外，但國外的交通環境與台灣的相差…
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Technology in human life has advanced tremendously and it brings a lot of convenient for people in …
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深度神經網路被廣泛應用於各種領域上，如影像辨識、資料分析、自然語言處理等。 高準確率的模型往往伴隨著百萬數量級的參數，如何建構更深層的神經網路達到高準確率成了當前的研究熱潮。另一方面，將神經網路建立…
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基於神經網路的應用雖然能夠有效地解決許多現代複雜的問題，然而由於 訓練深度神經網路模型需要大量的計算成本及訓練資料，對於資源有限的中小 企業或個人單位可能難以負擔。因此將訓練複雜模型的工作外包給第三…