檢索結果：共4筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="卷積神經網路" and ckeyword.raw="深度學習" and ckeyword.raw="生成對抗網路" and ckeyword.raw="生成對抗網路"
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紋理是物體外貌的重要特徵，從電腦圖學構成的虛擬世界中，乃至現實世界中的紡織、建材、印刷相關之產業，都有使用紋理影像的需求。然而大尺寸紋理影像取得不易，因此透過演算法產出紋理影像的技術應運而生。傳統紋…
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時間序列分類是資料探勘與機器學習領域中相當地熱門且有難度的研究問題，且其於現實生活中的實務應用也非常廣泛。然而，相關的研究大多是用傳統演算法或以機器學習的分類法為主，應用深度學習方法的文獻數量相比下…
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生成對抗網路促進許多領域的發展，因為生成對抗網路可以透過對抗式的訓練讓網路學習到訓練資料的分布，並且生成與訓練資料分布類似的資料。基礎的生成對抗網路由兩個獨立的網路所組合的，生成網路是用來合成樣本，…
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真實世界場景的亮度範圍屬於高動態範圍 (HDR)。然而，由於硬體上的限制，大部分的數位相機只能擷取到有限的亮度範圍，這會導致拍攝出低動態範圍 (LDR)的影像。因為人眼可以捕捉到相當廣的亮度範圍，所…