檢索結果：共12筆資料 檢索策略： "generative adversarial network".ekeyword (精準) and cdept.raw="電機工程系"
個人化服務 ：
排序：
每頁筆數：
已勾選0筆資料
1
本研究探討心肌T1映射技術中常見的問題，即呼吸引起MOLLI影像之間的錯位，進而影響T1映射的準確性，需要進行運動校正。我們提出了一種解決方案，透過使用生成對抗網絡來生成一致心臟位置的虛擬MOLLI…
2
本論文實作一個可根據使用者輸入條件而生成高解析度人臉圖像的系統。我們首先實 作一個基於漸進式生長生成對抗網路以及Wasserstein距離的高解析圖像生成器，並使 用CelebA資料庫訓練其生成高解…
3
生成對抗網路促進許多領域的發展，因為生成對抗網路可以透過對抗式的訓練讓網路學習到訓練資料的分布，並且生成與訓練資料分布類似的資料。基礎的生成對抗網路由兩個獨立的網路所組合的，生成網路是用來合成樣本，…
4
在工程應用中，為確保感應馬達運轉時的可靠度和穩定性，使得馬達故障診斷研究成了近年來的熱門話題。然而，現今大多的數據驅動的故障診斷方法皆在充裕且平衡的訓練數據條件下，才有傑出的診斷能力，但在實際應用中…
5
生成對抗網路使各個領域有突破性地發展，生成網路能夠透過學習訓練資料的分布進而直接生成出相似於訓練資料的分布，在風格轉換的領域上有著極大的推進作用。 本論文實作了一個可根據使用者輸入條件針對單張輸入影…
6
本研究提出Wasserstein GANs的改進訓練(WGAN-GP）結合殘差神經網路（Residual network, ResNet），透過基於ResNet而建置的生成模型及鑑別模型進行對抗式訓…
7
換臉是一種透過替換影像中的人臉，從而達到改變其身份的技術，可以被應用於電影、廣告、教育以及社群媒體產業上，進而節省影像拍攝的時間與資金、重現歷史人物或是提供沉浸式體驗。 本篇論文提出的基於風格生成對…
8
本研究探討比較生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)和小樣本學習(Few-shot Learning, FSL)在不平衡數據下感應馬達跨負載故障診斷的…
9
隨著國內電力需求增加，以及近年再生能源的推動發展，電力系統的強健性將成為重要課題，而預防性的電力設備故障診斷便是其中重要一環。局部放電的檢測和圗譜辨識在近年已有不少發展，然而在局部放電類型辨識上，普…
10
零次學習 (Zero-Shot Learning) 旨在通過語意屬性從可見類別轉移到未見類別。在本研究，通過結合注意力融合模型 (Attention Fusion Module) 和對抗式生成網路 …