簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共4筆資料 檢索策略: "卷積神經網路".ckeyword (精準) and year="104"


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    1

    卷積神經網路應用於社群資訊的電影評價預測之研究
    • 資訊工程系 /104/ 碩士
    • 研究生: 楊力嘉 指導教授: 吳怡樂
    • 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…
    • 點閱:411下載:0
    • 全文公開日期 2021/07/18 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    2

    結合深度卷積神經網路分類在不良圖片上之研究
    • 資訊工程系 /104/ 碩士
    • 研究生: 李廷修 指導教授: 吳怡樂
    • 在過去不良圖片的辨識通常利用皮膚特徵或是圖片附註的關鍵字描述搭配多個過濾器進行過濾。深度學習通常都需要花費大量的時間來訓練,。隨著硬體的進步以及新的演算法不斷提出,訓練時間問題漸漸緩解。深度卷積神經…
    • 點閱:244下載:0
    • 全文公開日期 2021/07/12 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    3

    融合深度學習及壓縮域特徵之影像檢索技術
    • 電機工程系 /104/ 碩士
    • 研究生: 吳哲逸 指導教授: 郭景明
    • 本論文提出一個有效的影像檢索特徵擷取方式,將點擴散區塊截斷編碼的低階特徵和卷積神經網路中的高階特徵結合,透過此方法能有效提升影像檢索準確度。 低階特徵擷取方式是利用提出的二階層碼簿方式將點擴散區塊截…
    • 點閱:412下載:2

    4

    結合深度卷積神經網路在影像中顯著物體數量分類之研究
    • 資訊工程系 /104/ 碩士
    • 研究生: 邱弘承 指導教授: 吳怡樂
    • 過去,我們使用傳統影像特徵,如:HOG或SIFT…等,來進行電腦視覺的學習與偵測。但隨著硬體的快速發展,過去需要訓練大量參數的卷積神經網路得以更加深化。在本文中,我們探討使用預訓練的深度卷積神經網路…
    • 點閱:286下載:0
    • 全文公開日期 2021/07/19 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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