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    1

    卷積神經網路應用於社群資訊的電影評價預測之研究
    • /104/ 碩士
    • 研究生: 楊力嘉 指導教授: 吳怡樂
    • 深度學習(Deep Neural Network)是近年來的熱門話題因為它在許多不同的機器學習應用上優於很多技術。LeNet-5[2]是最有名的手寫識別深度學習模組之一。LeNet-5有7層包含輸入…
    • 點閱:403下載:0
    • 全文公開日期 2021/07/18 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    2

    使用生成數據來提升汽車、行人和騎自行車的人在低辨識度環境的研究
    • /106/ 碩士
    • 研究生: 李冠霖 指導教授: 吳怡樂
    • 近年來,在物件檢測與辨識上最常用到的方法是深度學習,而在深度學習的過程中最重要的東西就是在訓練過程中的數據集。但是當我們仔細瀏覽這些用來訓練的數據集會發現這些數據集都是在晴朗的白天而且簡單的環境下記…
    • 點閱:236下載:1

    3

    不同深度卷積神經網路應用於不良圖像分類之研究
    • /106/ 碩士
    • 研究生: 楊裕堯 指導教授: 吳怡樂
    • 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…
    • 點閱:427下載:14

    4

    使用合成圖片結合深度卷積神經網路在影像中人臉種族分類之研究
    • /105/ 碩士
    • 研究生: 陳彥綸 指導教授: 吳怡樂
    • 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…
    • 點閱:386下載:5
    • 全文公開日期 2018/07/18 (校內網路)
    • 全文公開日期 2027/07/18 (校外網路)
    • 全文公開日期 2027/07/18 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    5

    結合深度卷積神經網路分類在泛用的細微紋理上之研究
    • /103/ 碩士
    • 研究生: 李組賢 指導教授: 吳怡樂
    • 深度學習的通常都需要極大量的時間去訓練一個完整的模組在某個數據上。與目前跑深度學習非機密單位使用的最好的圖形處理器Telsa K40相比較,我們的速度大概慢了兩倍至三倍。而速度是可以取決在圖形處理器…
    • 點閱:309下載:1
    • 全文公開日期 2020/07/20 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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