檢索結果：共44筆資料 檢索策略： "Bor-Shen Lin".eadvisor (精準)
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連結時序分類(CTC)是一種結合動態規劃與深度學習的序列預測方法，其架構與傳統的隱馬夫模型相似，但複雜度較低、卻能獲致更佳的語音辨識效能。過去的研究雖驗證了此方法的有效，然而對於此架構能達到良好效能…
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風格轉換是透過解析風格圖片，像是藝術作品或繪畫，將其創作 元素生成到指定的目標圖上，使目標圖片擁有與風格圖片相似的風格。 L.A.Gatys 最早提出以卷積神經網路做風格轉換之方法，然而，此方 法每…
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傳統上，海洋學的研究係以溫度與鹽度(Temperature-Salinity，T-S)關係來表示水團的特徵。然而，溫度與鹽度特性可能會隨著地理位置、年度、季節、或水層的不同而變化；即使在同一地點，其…
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本論文的主要目標為使用A*演算法用於旅遊規劃，首先將最大化的旅遊目標，轉為最小化成本問題，並將A*演算法用於單一目標最佳化，接著藉由時間限制來刪減搜尋區域以及提出以逆向演算法來估測旅遊因素的經驗成本…
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本研究的主要目標是將遞迴神經網路(RNN)的文句預測模型，應用於文句中遺失詞的預測或推薦。傳統上詞彙預測較多使用N連語言模型，此種模型的弱點是無法使用到較長距離的詞彙相關性。在使用RNN文句預測模型…
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傳統的圖片檢索方式主要是使用人工標記的後設資料，進行關鍵字查詢；但是關鍵字查詢會有詞意模糊的問題常會使得查詢結果過於發散；又因關鍵字本身描述力的限制，無法精確表述形狀、紋理等抽象概念，以至不能找出使…
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一個單詞根據其上下文可能具有不同的含義。在自然語言處理中，解析單詞的含義是一項具有挑戰性的任務，稱為詞義消歧，它專門致力於如何識別或區分單詞的含義。在本研究中，我們使用名為“上下文中的單詞”的數據集…
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在哼唱式音樂搜尋系統中，對人聲哼唱的起音點偵測效能的好壞，左右著音符切割準確率，進而影響著哼唱搜尋的效能。哼唱信號的起音點偵測一直都是困難的問題，目前的偵測效能仍然不高。本論文的目的，即是希望能改進…
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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…