風格轉移是將風格圖像映射到目標圖像的技術，它可以解析來源圖，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，使目標圖擁有與來源圖相似的風格。L. A. Gatys提出了卷積網路風格轉換模型，然…

隨著先進製程快速發展以及半導體產業的蓬勃發展，晶片大小也越來越小，因此有更多複雜的設計規則需要被遵守，而一個晶片在被下線之前必須沒有違反任何一個設計規則，這導致一個電路的可繞度就變得相對重要許多。此…

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，…

在社交網路上，圖片是用戶表達情緒的重要方式之一。因為圖片的便捷性，越來越多的人會在社交網路上上傳圖片。在過去，情感分析大部分都聚焦在文本內容上，像是latent semantic analysis，…

本論文提出一應用於機器人影像認知學習之互動式學習系統，此一系統以模擬幼童認知階段，教導者手上拿取物品並輕微晃動引發幼童注意，藉由語音傳達正確物品名稱，進而教導幼童學習與認知口語指令之物品型態。在實作…

本研究提出一個資料處理架構，將時間序列資料轉換為二維圖像，再整合多 變量的時間資料成為一張多維度的圖像。透過卷積神經網路法處理圖像資料的優 勢，以卷積神經網路找出其圖像的特徵，並依造其特徵預測狀態。…

在過去，人們通常使用皮膚特徵提取或上下文的關鍵詞，並組合多個過濾器來辨識令人反感的圖像。深度學習雖能提高辨識程度，卻相對需要大量訓練集及冗長的訓練時間。隨著硬體和新演算法的研究發展，這些問題逐漸得到…

隨著科技的進步，數位相機與智慧型拍照手機逐漸普及化，拍照成為人們生活中不可或缺的一部分。該如何拍攝出美麗的照片是一門很重要的學問，需要花費一番苦心去學習，但並不是每個人都有時間去學習攝影技巧。 構圖…

近年來，影像的物件偵測及辨識的重要性逐漸提升。越來越多的及時影像資訊逐漸佈滿我們的生活之中，包括衛星、監視器、隨身錄影設備、直播等等。但也產生許多的問題和衍生多項的技術議題等待被解決。隨著科技迅速的…

隨著應用深度學習法的許多系統成效卓著，如何能夠快速地把個別的問題轉換成應用到深度學習架構來尋求專業的運作，是目前相當熱門的研究項目之一。一般而言，要應用深度學習架構從頭開始訓練一個新的任務，需要很長…