檢索結果：共3筆資料 檢索策略： "分類號".ckeyword (精準) and ckeyword.raw="生成對抗網路"
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本論文透過結合變分自動編碼器與三方生成對抗網路來修補殘缺的三維物件。為了保持生成物件的結構特徵，我們採用編碼器網路來學習潛在向量空間與真實物件空間之間的關聯。三方生成對抗網路是由生成器、鑑別器和分類…
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時間序列分類是資料探勘與機器學習領域中相當地熱門且有難度的研究問題，且其於現實生活中的實務應用也非常廣泛。然而，相關的研究大多是用傳統演算法或以機器學習的分類法為主，應用深度學習方法的文獻數量相比下…
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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 …