檢索結果:共12筆資料 檢索策略: "劉庭祿".ccommittee (精準)
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持續性學習領域的發展目的是為了解決災難性遺忘,使機器的學習模式跟人類一樣可以按照任務的時間序列來做學習。我們使用變分自編碼器的架構,來處理持續性學習的分類問題。在持續型學習的分類問題中生成模型解決的…
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可信度傳遞演算法為處理機率圖形模型時常用的演算法。但隨著網際網路的快速發展,網路上的資訊也呈現爆發性的成長,這使得我們在使用可信度傳遞演算法做分析這些資料所成的圖時變得需要更多的時間來做計算。同時,…
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近幾年來,僅利用少量標籤資料來訓練模型並分類新類別已備受廣大注意,此類的任務稱為少樣本分類學習。雖然在此領域中已有重大的進展,但多數現行少樣本分類學習之方法以目標與來源資料來自相同的分布為前提。因此…
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我們提出了一個利用遷移式學習技術的二元分類方法處理組內差異性高的資料集,我們都知道對組內差異性高的資料集如果收集到的數量不多,通常分類結果不會太好,原因是資料集內部可能又被細分為很多類,這種情況下,…
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多年來在電腦視覺的領域裡,object tracking一直是備受關注的研究議題。最近幾年,online boosting是其中一項成功應用在object tracking上的研究。當目標物移動速度…
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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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We propose a method of model selection for the dataset of hybrid types, that is, the dataset includ…
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Abstract We usually rely on effective search engines to maximize the usage of rich web information.…
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We propose a method for tracking articulated body. In our framework, the articulated tracking is co…
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允收抽樣一直是工業中廣泛運用的統計品質管制技術之一,當前的製造環境能夠大量批次的產品,在這個情況下,現存的單一抽樣計畫可能無法滿足生產者與消費者的需求,本論文提供了抽樣計畫的替代方案,像是專用單一屬…