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  • 檢索結果:共5筆資料 檢索策略: "資訊工程系".dept (精準) and cadvisor.raw="吳怡樂" and year="104"


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    1

    混合式音樂推薦系統之研究
    • /104/ 碩士
    • 研究生: 郭丁瑋 指導教授: 吳怡樂
    • 近年來推薦系統對於在學術圈的研究者來講是熱門的主題,有推薦音樂、電影、書本等等各式各樣的推薦系統。在本論文,我們使用hetrec2011-lastfm-2k這個資料集,這個資料集是從社群音樂網站取得…
    • 點閱:224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

    內容導向電影推薦系統結合類神經網路之特徵抽取
    • /104/ 碩士
    • 研究生: 陳泓瑋 指導教授: 吳怡樂
    • 近年來電影工業發展蓬勃,每年都有上百部的電影推陳出新,而一般人一年看的電影可能才十至二十部。使用者不僅無法快速吸收這麼大量的資訊,想從中挑選出中意的電影更是難上加難。因此,電影推薦作為研究主題越來越…
    • 點閱:269下載:0
    • 全文公開日期 2021/07/12 (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)

    3

    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:421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)

    4

    結合深度卷積神經網路在影像中顯著物體數量分類之研究
    • /104/ 碩士
    • 研究生: 邱弘承 指導教授: 吳怡樂
    • 過去,我們使用傳統影像特徵,如:HOG或SIFT…等,來進行電腦視覺的學習與偵測。但隨著硬體的快速發展,過去需要訓練大量參數的卷積神經網路得以更加深化。在本文中,我們探討使用預訓練的深度卷積神經網路…
    • 點閱:289下載:0
    • 全文公開日期 2021/07/19 (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)

    5

    結合深度卷積神經網路分類在不良圖片上之研究
    • /104/ 碩士
    • 研究生: 李廷修 指導教授: 吳怡樂
    • 在過去不良圖片的辨識通常利用皮膚特徵或是圖片附註的關鍵字描述搭配多個過濾器進行過濾。深度學習通常都需要花費大量的時間來訓練,。隨著硬體的進步以及新的演算法不斷提出,訓練時間問題漸漸緩解。深度卷積神經…
    • 點閱:244下載:0
    • 全文公開日期 2021/07/12 (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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