Τεχνικές βαθιάς μάθησης στα ψηφιακά μέσα

Περίληψη

Οι πρόσφατες εξελίξεις στον τομέα της Βαθιάς Μάθησης έχουν οδηγήσει σε εξαιρετικά αποτελέσματα για την αντιμετώπιση προβλημάτων ανάλυσης ψηφιακών μέσων, όπως είναι η κατηγοριοποίηση και η ανάκτηση εικόνων. Ωστόσο, οι μέθοδοι Βαθιάς Μάθησης, παρόλο που είναι ικανές να αντιμετωπίσουν αποτελεσματικά τα παραπάνω προβλήματα, παρουσιάζουν υψηλή υπολογιστική πολυπλοκότητα. Αυτό καθίσταται σημαντικό εμπόδιο στην εφαρμογή τους σε συσκευές με περιορισμένη υπολογιστική ισχύ. Στην παρούσα διδακτορική διατριβή μελετήθηκαν μέθοδοι Βαθιάς Μάθησης για την αντιμετώπιση των προβλημάτων της ανάκτησης εικόνων με βάση το σημασιολογικό τους περιεχόμενο, της κατηγοριοποίησης εικόνων, όπως επίσης και της αυτόματης περιγραφής βίντεο με λέξεις. Οι κύριες στοχεύσεις της παρούσας διδακτορικής διατριβής συνοψίζονται στην ανάπτυξη μεθόδων μάθησης αναπαραστάσεων προσαρμοσμένων στα συγκεκριμένα προβλήματα ανάλυσης ψηφιακών μέσων, όπως επίσης και στην ανάπτυξη ελαφρών μεθόδων Βαθιάς Μάθησης που θα επιτρέπουν την εφαρμ ...
περισσότερα

Περίληψη σε άλλη γλώσσα

Recent advances in deep learning (DL) provided significant performance increase on various digital media analysis tasks, such as image classification and retrieval. However, despite their effectiveness, DL models suffer from high complexity. This constitutes a major impediment on applying these models on devices with restricted computational power. In this Ph.D thesis, we deal with three different digital media analysis problems, that is content based image retrieval, image classification, and video captioning, utilizing DL techniques. The principal goals of this thesis can be summarized in developing deep representation learning methods oriented to the specific digital media analysis tasks, and in developing lightweight DL methods that allow for deploying them on devices with restricted computational power. To this end, firstly a deep representation learning method for producing efficient retrieval oriented representations was proposed. Subsequently, the proposed method was properly a ...
περισσότερα
Η διατριβή είναι δεσμευμένη από τον συγγραφέα  (μέχρι και: 3/2024)
DOI
10.12681/eadd/49149
Διεύθυνση Handle
http://hdl.handle.net/10442/hedi/49149
ND
49149
Εναλλακτικός τίτλος
Deep learning techniques in digital media
Συγγραφέας
Τζελέπη, Μαρία του Δημήτριος
Ημερομηνία
2021
Ίδρυμα
Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης (ΑΠΘ). Σχολή Θετικών Επιστημών. Τμήμα Πληροφορικής. Τομέας Ψηφιακών Μέσων. Εργαστήριο Τεχνητής Νοημοσύνης και Ανάλυσης Πληροφοριών
Εξεταστική επιτροπή
Τέφας Αναστάσιος
Κοτρόπουλος Κωνσταντίνος
Πήτας Ιωάννης
Νικολαΐδης Νικόλαος
Λάσκαρης Νικόλαος
Ντελόπουλος Αναστάσιος
Κομπατσιάρης Ιωάννης
Επιστημονικό πεδίο
Φυσικές ΕπιστήμεςΕπιστήμη Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορική ➨ Τεχνητή νοημοσύνη
Λέξεις-κλειδιά
Βαθιά μάθηση; Βαθιά μάθηση για ανάκτηση εικόνων με βάση το σημασιολογικό τους περιεχόμενο; Τεχνικές κανονικοποίησης σε ελαφρά μοντέλα βαθιάς μάθησης; Βαθιά απόσταξη γνώσης
Χώρα
Ελλάδα
Γλώσσα
Αγγλικά
Άλλα στοιχεία
6, xviii, 162 σ., εικ., πιν., σχημ., γραφ.
Στατιστικά χρήσης
ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Google Analytics.
ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη.
Πηγή: Google Analytics.
ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.