檢索結果：共11筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="非監督式學習" and ckeyword.raw="非監督式學習"
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筆跡辨識是生物特徵辨識技術中的一種，在鑑識科學方面經常使用這項技術。但與生理特徵相比，行為特徵容易受到內在或外在因素所影響，若未能在自然情況下取得書寫者的筆跡，則鑑識的可信度必定會有所降低，並且隨著…
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隨著頻繁的文化交流，外來的音譯名詞不斷的湧入各種語言之中，因此在自然語言處理 (natural language processing) 研究中，特別是在專有名詞辨識 (named entity r…
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隨著物聯網技術的快速發展，聯網設備在不斷變化的安全威脅環境中成為惡意攻擊的目標。因此，有效區分行為風險、進行設備信任評估，並確保設備間的安全協作和數據交換變得至關重要。目前，大多數風險評估模型針對標…
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為了能讓雙目影像深度估測網路對不同數據集有更好的適應性，本論文提出了一種含有域適應Domain adaptation的深度估測網路，此方法不僅能適應不同數據集間環境的差異，更能接受不同數據集間雙目相…
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隨著Transformer架構的提出，如BERT、GPT-2…等等，這些預訓練於大量文本上的模型透過微調下游任務的方式在自然語言處理領域中蓬勃發展。在中文斷詞領域中，也將資料集的評估分數推升至F1分…
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近年來最具代表性的物件檢測方法是faster RCNN和YOLO，這些基於傳統監督學習的方法通常依賴於完全標註的資料集，並且假設訓練和測試資料取自同一個分佈。當測試資料來自不同分佈時，使用監督學習的…
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將訓練於來源域 (Source domain)的深度學習模型直接應用於目標域 (Target domain)會因為Domain shift problem導致其準確度顯著下降。無監督領域自適應（Un…
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近年來因物聯網的蓬勃發展，時間序列類型的資料大幅增加，如何有效地在巨量的時序資料上偵測出異常就變的極為重要，在實務上(1)非監督式學習、(2)概念漂移的調整、(3)不需儲存大量資料，這三點對於處理巨…
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在TFT-LCD製造業中，機器手臂的使用已經成為提高生產效率的關鍵。近年來，工業機器人在相關產業的應用方面取得了顯著的增長。在製程中，機器人是不可或缺的角色，一旦機器人軸位發生故障，就會迫使整條生產…