簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共4筆資料 檢索策略: "Bor-Shen Lin".eadvisor (精準) and year="110"


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    1

    基於比較框架對多階層廣域模型之改進 - 應用於語義圖像分割
    • 資訊管理系 /110/ 碩士
    • 研究生: 許庭禎 指導教授: 林伯慎
    • 近年主流的語義分割模型包含了全域卷積網路(GCN)、空洞空間金字塔池化 (ASPP)、和自關注(self-attention)等模型;這些模型透過多尺度的特徵融合,將局 部特徵與全局相關特徵互相結合…
    • 點閱:243下載:20

    2

    推薦系統之序列預測模型的時間嵌入特徵研究

    3

    基於錨框鄰近區域之YOLOV4跨層物件偵測
    • 資訊管理系 /110/ 碩士
    • 研究生: 田家愷 指導教授: 林伯慎
    • 近年來,卷積神經網路已經成功地應用於物件偵測。為了表示圖片中各個位置、不同外觀的物件特徵,多數的卷積神經網路模型,如YOLOV3或YOLOV4,通常會在各尺度上佈滿稠密的網格,每個格點會對應到多組錨…
    • 點閱:271下載:17

    4

    解耦合知識傳播網路及採樣策略於推薦系統之研究
    • 資訊管理系 /110/ 碩士
    • 研究生: 郭鎮源 指導教授: 林伯慎
    • 近年來,將知識圖譜應用於推薦系統模型獲得了不錯的成效,其中重要的模型如RippleNet和CKAN等。這些模型利用知識圖譜來擴展實資訊,其原理類似水波擴散而形成了漣漪,擴展的資訊可強化「使用者偏好」…
    • 點閱:187下載:15
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