檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "Convolutional Neural Network".ekeyword (精準) and year="105"
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近年來的研究已經指出使用卷積神經網路(CNN)來進行圖片分類極為有效，這是因為卷積神經網路是依照資訊的結構性來進行訓練。也有一些研究[1]試著將卷積神經網路應用在非圖片資訊的使用上，想要知道在非圖片…
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本文提出以多層Dropout神經網路架構(Multi-Dropout Framework, MDF)進行跨視角人臉地標點與角度偵測，不同於多數的人臉地標點偵測器只可偵測yaw小於45度之樣本，所提出…
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This research develops a system for recognizing leaves using mobile phone with very deep convolutio…
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在過去，分辨人種的不同通常是使用面部特徵擷取和淺層學習像是decision trees， SVM，Naive Bayes 等等。深度學習通常都需要花費大量的時間來訓練。但隨著硬體的進步以及新的演算法…
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This thesis presents an efficient convolutional neural network (CNN)-based approach to detect multi…
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長久以來心律不整檢測和分類都是心電圖訊號處理的主要議題。在此研究中，我們開發出一種針對多類型心律不整的辨識系統，包含心房顫動、心房撲動、以及具有生命危險的心室過速、心室撲動與心室顫動。此心電圖訊號辨…