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國立勤益科技大學 電機工程系 郭英哲所指導 陳志維的 以循環生成對抗網路於特定音色轉換之研究 （2021），提出titan顯示卡關鍵因素是什麼，來自於機器學習、生成對抗網路、霍氏循環生成音色轉換對抗網路、循環生成音色轉換對抗網路。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 資訊工程系 范欽雄所指導 王邑倫的 一個基於注意力機制與卷積神經網路的中文閱讀理解及問答系統 （2018），提出因為有 中文機器閱讀理解、自然語言處理、注意力機制、卷積神經網路、深度學習、快速收斂、使用較少記憶體的重點而找出了 titan顯示卡的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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NVIDIA官方網站：https://www.nvidia.com/zh-tw/geforce/products/10series/star-wars-titan-xp-collectors-edition/

以循環生成對抗網路於特定音色轉換之研究

為了解決titan顯示卡的問題，作者陳志維 這樣論述：

近年來，機器學習當中的生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)受到眾多關注，並且在許多的應用領域有相當出眾的成果。在進行語音訊號轉換研究方面，可分成並行(Parallel)處理和非並行(Unparallel)處理。並行處理需以監督式的方式，將資料庫中的語音訊號資料做配對和對齊處理。本論文使用霍氏循環生成音色轉換對抗網路(Wasserstein Cycle-Consistent Adversarial Network Voice Conversion, W-CycleGAN-VC)及循環生成音色轉換對抗網路(Cycle-Consistent Adv

ersarial Network Voice Conversion, CycleGAN-VC)應用於語音音色轉換應用，並進行兩者成效比較。上述兩種神經網路皆改良自CycleGAN架構，CycleGAN架構能以非並行方式處理，不須刻意將資料做對齊和語意一致處理，可顯著減少前處理時間。本論文研究方法主要包括三大部分。第一部分將語音訊號轉換成Mel頻譜特徵圖，此部分也稱為語音前處理。語音訊號經由PyWorld解析出基本頻率、頻譜包絡線和非週期參數等三大特徵資料。頻譜包絡線再經由20組三角帶通濾波器可得出每秒20張的Mel頻譜特徵圖。此Mel頻譜特徵圖用來做為後續CycleGAN神經網路之訓練集。反之

，亦可由Mel頻譜特徵圖、頻譜包絡線和非週期參數合成回語音訊號。第二部分為W-CycleGAN-VC神經網路訓練；使用經前處理得到的Mel頻譜特徵圖訓練集，訓練神經網路產生特定語音音色轉換之Mel頻譜特徵圖。如前所述，將此具特定語音音色轉換之Mel頻譜特徵圖、頻譜包絡線和非週期參數合成後，即可產生特定音色轉換的語音訊號。第三部分為W-CycleGAN-VC與CycleGAN-VC之成效比較。將測試語音訊號經由上述兩種神經網路進行特定語音音色轉換，使用Frechet Audio Distance (FAD)進行比較。

一個基於注意力機制與卷積神經網路的中文閱讀理解及問答系統

為了解決titan顯示卡的問題，作者王邑倫 這樣論述：

　　在深度學習與自然語言處理的領域中有著許多各式各樣的討論議題，其中最熱門的題目，莫過於針對文章回答問題的機器閱讀理解。對於人類的提問，電腦能夠從事前提供的文章中尋找並提取出問題的答案，在機器人與智慧助理的研究上有著很大的應用空間。但近幾年發表的模型架構隨著時間的推進也變得愈來愈龐大，導致在訓練與應用上都必須耗費大量的資源。　　針對上述問題，本論文提出一個針對中文環境的嶄新閱讀理解深度學習模型，它可以使用一般等級顯示卡進行訓練，並同時在短時間內即可達到收斂。在模型的前處理部分，我們使用了現有的中文斷詞套件和預訓練詞向量字典，且同時取出每個單一字符的向量做為額外的模型輸入，使模型能獲取更多資訊

並防止斷詞錯誤的狀況。　　在主要的架構設計上，我們放棄使用傳統循環神經網路架構(Recurrent Neural Network, RNN)，而是採用了最近流行的自我注意力機制(Self -Attention)且與卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)相結合，如此能夠更加有效地節省訓練時間。另外，在相互作用層，我們使用二次的文章與問題之間交互注意力機制(Context-Query Attention)，改善文章與問題之間交互關係的計算，使得模型能更快速且有效地在文章中取得與問題有關係的資訊，迅速達到模型的收斂。　　在實驗的過程，我們使用台達閱讀理解資

料集(Delta Reading Comprehension Dataset, DRCD) 作為在中文環境下的主要研究對象。在評分方面則是使用精確匹配分數(Exact Match, EM)與模糊匹配分數(F1)兩種計算方法，最終我們的模型在使用相對較少記憶體的Titan XP顯示卡下，花費訓練時間約1小時即可達到EM 65%與F1 79%的中文閱讀理解準確率，此結果比其它擁有類似架構的模型大約快3倍。

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