檢索結果：共16筆資料 檢索策略： "neural network".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="吳怡樂"
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音樂類型在音樂信息檢索領域具有特別重要的意義，近年來，許多研究藉由對音樂做各式各樣的特徵提取後，再使用機器學習的技術做訓練，結果在音樂類型的分類上獲得很大的成就，不過本文希望能夠跳過繁瑣的特徵提取過…
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近年來的研究已經指出使用卷積神經網路(CNN)來進行圖片分類極為有效，這是因為卷積神經網路是依照資訊的結構性來進行訓練。也有一些研究[1]試著將卷積神經網路應用在非圖片資訊的使用上，想要知道在非圖片…
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近年來電影工業發展蓬勃，每年都有上百部的電影推陳出新，而一般人一年看的電影可能才十至二十部。使用者不僅無法快速吸收這麼大量的資訊，想從中挑選出中意的電影更是難上加難。因此，電影推薦作為研究主題越來越…
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在過去，人們通常使用皮膚特徵提取或上下文的關鍵詞，並組合多個過濾器來辨識令人反感的圖像。深度學習雖能提高辨識程度，卻相對需要大量訓練集及冗長的訓練時間。隨著硬體和新演算法的研究發展，這些問題逐漸得到…
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深度學習的通常都需要極大量的時間去訓練一個完整的模組在某個數據上。與目前跑深度學習非機密單位使用的最好的圖形處理器Telsa K40相比較，我們的速度大概慢了兩倍至三倍。而速度是可以取決在圖形處理器…
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近年來，受惠於硬體效能的強大以及深度學習相關研究的進步，在電腦視覺衍生出許多實用的應用，且已經與我們的生活息息相關了。然而，隨著 person re-identification (re-ID) 的…
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近年來，由於智慧家庭、科技執法等議題，行人再識別在電腦視覺領域中再度受到關注。行人再識別的目標即是在不同的攝影鏡頭中搜尋同一目標行人，達到所謂的跨鏡頭追蹤，而它的困難之處在於行人影像會隨著鏡頭解析度…
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在過去深度圖像的去雜訊方法通常是針對雜訊種類套用特定模組來去除，而近年來在一般圖像的去雜訊上越來越多使用深度學習的方法，因此在此篇論文中我們嘗試使用深度學習，利用深度卷積神經網路針對深度圖像進行去雜…
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在社交網路上，圖片是用戶表達情緒的重要方式之一。因為圖片的便捷性，越來越多的人會在社交網路上上傳圖片。在過去，情感分析大部分都聚焦在文本內容上，像是latent semantic analysis，…
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深度學習（Deep Neural Network）是近年來的熱門話題因為它在許多不同的機器學習應用上優於很多技術。LeNet-5[2]是最有名的手寫識別深度學習模組之一。LeNet-5有7層包含輸入…