檢索結果：共10筆資料 檢索策略： "modeling".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="林伯慎"
個人化服務 ：
排序：
每頁筆數：
已勾選0筆資料
1
連結時序分類(CTC)是一種結合動態規劃與深度學習的序列預測方法，其架構與傳統的隱馬夫模型相似，但複雜度較低、卻能獲致更佳的語音辨識效能。過去的研究雖驗證了此方法的有效，然而對於此架構能達到良好效能…
2
傳統上，海洋學的研究係以溫度與鹽度(Temperature-Salinity，T-S)關係來表示水團的特徵。然而，溫度與鹽度特性可能會隨著地理位置、年度、季節、或水層的不同而變化；即使在同一地點，其…
3
本研究的主要目標是將遞迴神經網路(RNN)的文句預測模型，應用於文句中遺失詞的預測或推薦。傳統上詞彙預測較多使用N連語言模型，此種模型的弱點是無法使用到較長距離的詞彙相關性。在使用RNN文句預測模型…
4
本論文的主要目標為使用A*演算法用於旅遊規劃，首先將最大化的旅遊目標，轉為最小化成本問題，並將A*演算法用於單一目標最佳化，接著藉由時間限制來刪減搜尋區域以及提出以逆向演算法來估測旅遊因素的經驗成本…
5
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…
6
在語者調適的方法中，如何在有限語料的情況下，對辨識率進行有效的提升，一直都是重要的議題。本論文探討了一些以參考語者為基礎的語者調適方法，在只需使用者的少量語料的情況下也能達到好的辨識率。所謂的參考…
7
風格轉換是透過解析風格圖片，像是藝術作品或繪畫，將其創作 元素生成到指定的目標圖上，使目標圖片擁有與風格圖片相似的風格。 L.A.Gatys 最早提出以卷積神經網路做風格轉換之方法，然而，此方 法每…
8
一個單詞根據其上下文可能具有不同的含義。在自然語言處理中，解析單詞的含義是一項具有挑戰性的任務，稱為詞義消歧，它專門致力於如何識別或區分單詞的含義。在本研究中，我們使用名為“上下文中的單詞”的數據集…
9
直方圖均化（Histogram Equalization, HEQ）是一種處理曝光不足或曝光過度的影像方法，它能參考目標的累積分佈函數（Cumulative Distribution Functio…
10
本研究提出了一種基於面向的情緒預測複合模型，它結合了張量分解以及意見效用邏輯模型。首先，利用情緒詞典作為種子，通過雙向傳播方法以迭代的方式擴展面向詞彙以及情緒詞彙。因此，使用者評論可以表示為使用者-…