檢索結果：共20筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="遷移學習" and ckeyword.raw="遷移學習"
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隨著近年機器學習的發展，自然語言處理成為了研究的重點。為了使電腦了解人類使用的語言，我們必須將文字轉換成電腦能運算的資料。 PV-DM是一種讓文本轉換為特徵向量的一種方式。PV-DM訓練文本特徵向量…
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使用深度學習，我們很容易地可以分辨圖片的正確性，由於房間室內場景的圖片每一種都很相似，所以需要大量的資料和時間來進行辨識，來提高準確率。因此我們使用遷移學習來改善我們的神經網路，從已經預先訓練好的模…
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語音情緒辨識旨在從語音訊號中自動識別情緒和分類，隨著情緒識別的應用範圍不斷擴大，該領域的重要性日益凸顯。可以預見在未來語音情緒辨識將在各個領域中發揮更加關鍵的作用，為人們提供更智能、人性化和個性化的…
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隨著近年來機器學習相關技術的發展，深度學習的概念已經成功被應用在不同領域上，當中包括了圖像辨識、物件偵測、自然語言處理，自動生成多媒體內容等，主要原理是透過大量的訓練資料讓深度網路模型學習到資料當中…
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無監督域適應和語義分割的結合，幫助了人們不論是在生活上或是工作上解決了許多的困難。例如在街景影像中，此項技術可以將不同的物件自動地分割出來，以利機器進行分類及辨識。然而，無奈的是，現實存在一些問題會…
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心電圖是一種用來檢測心臟功能的醫療診斷工具，透過將電極貼在身體不同部位，測量身體的心電信號，以繪製出心臟的電活動圖形，以檢測心臟的異常。心電圖也可以用於監測心臟疾病患者的治療效果和預防心臟疾病的發展…
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我們提出了應用於非監督遷移學習的方法，此方法基於特徵空間擴散和保守的標記策略。遷移學習近年來在許多應用上引發了關注。深度學習的成功故事使我們要求從源域中的有效建模進而擴展於目標域的有效建模。正如許多…
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本論文於DNA樣本分析領域中，針對使用原子力顯微鏡(Atomic Force Microscope)所獲取的DNA樣本數位影像為研究對象，以深度學習的技術發展出一個自動化辨識DNA交叉與非交叉樣本的…
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隨著市場上應用情境的需求不斷提升與改變，深度學習網路架構也逐漸變的複雜且龐大，準確度上升的同時造成了模型參數指數性成長，亦產生了模型效率不佳等更多延伸問題，各個領域的應用需要在準確度與易用性上做出取…
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在現代工業高速發展的基礎下，如何妥善的達成預測性維護已成為相當重要的課題。該策略透過預先偵測設備的訊號異常徵兆，預測出關鍵零件的剩餘使用壽命 (RUL) 並發出警示，也可以同時幫助安排維修任務和庫存…