簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共2筆資料 檢索策略: "長短期記憶".ckeyword (精準) and cadvisor.raw="林伯慎"


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    結合連結時序分類與高斯混合模型之英語音素辨識研究
    • 資訊管理系 /108/ 碩士
    • 研究生: 黃思齊 指導教授: 林伯慎
    • 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…
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    基於雙向遞迴神經網路之辭彙預測能力研究
    • 資訊管理系 /106/ 碩士
    • 研究生: 林俊達 指導教授: 林伯慎
    • 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…
    • 點閱:226下載:6
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