Học sâu CNN

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 3: Mạng Convolutional Neural Network tập trung vào một trong những kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ nhất, đặc biệt hiệu quả trong xử lý ảnh. Chuyên đề này giới thiệu về CNN, cách thức hoạt động và hướng dẫn cài đặt CNN sử dụng thư viện Tensorflow. Đây là kiến thức cốt lõi để bạn xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

37p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 4: Các kiến trúc xử lý ảnh phổ biến tiếp tục khám phá các mô hình CNN tiên tiến và ứng dụng thực tế. Chuyên đề này ôn lại kiến trúc CNN, giới thiệu các mô hình xử lý ảnh phổ biến và kỹ thuật học chuyển tiếp (Transfer Learning) mạnh mẽ. Nắm vững các kiến trúc này giúp bạn giải quyết nhiều bài toán thị giác máy tính phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

39p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Đề cương cung cấp các kiến thức cơ bản trong lĩnh vực máy học đồng thời tiếp cận các hướng tiếp cận máy học hiện đại như thuật toán học sâu (Deep Learning) để ứng dụng giải quyết một số bài toán trong thực tế. Qua môn học này sinh viên có thể hiểu và cài đặt được kiến trúc mạng Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN) với các framework nổi tiếng như Tensorflow và Pytorch.

9p bachlapkim01 09-05-2025 2 2   Download

Mục tiêu chính của bài viết là nghiên cứu nhận dạng cảm xúc từ tiếng nói bằng cách kết hợp đặc trưng giọng nói và thông tin ngữ nghĩa từ văn bản dựa trên các mô hình học sâu như CNN hay LSTM và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Hai cảm xúc cơ bản sẽ được nghiên cứu bao gồm: tiêu cực và trung lập trên bộ dữ liệu tiếng nói tiếng Việt thực tế.

3p vimaito 11-04-2025 1 1   Download

Bài viết này nhằm giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng mô hình học máy Faster Region-based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN) để phân loại nấm ăn được và nấm độc. Mô hình Faster R-CNN được huấn luyện trên tập dữ liệu hình ảnh nấm đa dạng, tập trung vào các đặc điểm hình dạng, màu sắc và kết cấu. Sau quá trình huấn luyện, mô hình đã đạt độ chính xác ấn tượng lên đến 99,10% trong việc phân loại nấm.

11p gaupanda088 22-04-2025 1 1   Download

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 3 - Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks" nhằm giúp sinh viên làm quen với một trong những kiến trúc học sâu quan trọng nhất – mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN) – được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính.

47p gaupanda088 11-04-2025 2 1   Download

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Nghiên cứu giải pháp nâng cao hiệu quả chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện bằng kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến và học máy" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan về chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện; Giải pháp nâng cao hiệu quả chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện sử dụng kết hợp kỹ thuật học máy và các kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến; Giải pháp nâng cao hiệu quả chẩn đoán lỗi vòng bi động cơ điện dựa trên mô hình học sâu MI-CNN sử dụng kết hợp ước lượng trạng thái và phổ của dòng điện động cơ.

151p vihashirama 03-04-2025 2 2   Download

Bài viết trình bày về cách sử dụng nhiều GPU để huấn luyện mô hình trong học sâu (Deep Learning). Chúng tôi khảo sát các chiến lược học sâu trên mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN).

7p viling 11-10-2024 1 0   Download

Bài viết đề xuất một hệ thống sử dụng các thuật toán xử lí ảnh kết hợp với các thuật toán học sâu giúp trích xuất thông tin người xem quảng cáo như số lượng người xem, thời gian xem, giới tính, độ tuổi nhằm hỗ trợ việc phân tích mức độ tác động của quảng cáo đến từng đối tượng khách hàng một cách nhanh và hiệu quả.

4p viclerkmaxwel 16-02-2022 27 4   Download

Bài viết trình bày mục tiêu nghiên cứu: Thu thập dữ liệu, xây dựng, huấn luyện mô hình Faster R-CNN để phát hiện, phân loại các tổn thương khu trú thường gặp ở gan; Kiểm thử, đánh giá hiệu quả mô hình theo tiêu chí về thời gian, độ chính xác. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Bộ dữ liệu ảnh chụp cắt lớp vi tính tiêm thuốc cản quang vùng bụng có tổn thương gồm nang gan, u mạch máu, ung thư tế bào gan nguyên phát.

8p viakimichi 17-01-2025 6 2   Download

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 15 Mạng thần kinh nhân tạo cung cấp cho người học những kiến thức như: Mạng các perceptron; Học sâu (deep learning); Mạng tích chập (CNN); Bộ tự mã hóa (autoencoder); Bắt đầu với học sâu như thế nào?. Mời các bạn cùng tham khảo!

27p conbongungoc09 05-08-2021 26 3   Download

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 7 Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy, cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu tổng quan về thị giác máy và các ứng dụng; Giới thiệu về bài toán phát hiện đối tượng; Giới thiệu một số mạng đề xuất vùng RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN…; Giới thiệu một số mạng không đề xuất vùng: SSD, Yolo. Mời các bạn cùng tham khảo!

64p tomjerry005 17-11-2021 46 7   Download

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 3 Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks, cung cấp cho người học những kiến thức như: Lớp gộp max pooling; Một số mạng CNNs cơ bản; Lớp tích chập; ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) winners;...Mời các bạn cùng tham khảo!

48p tomjerry005 17-11-2021 29 5   Download

Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 7: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 1). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu tổng quan về thị giác máy và các ứng dụng; giới thiệu về bài toán phát hiện đối tượng; giới thiệu một số mạng đề xuất vùng RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN; giới thiệu một số mạng không đề xuất vùng: SSD, Yolo;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

64p duonghoanglacnhi 07-11-2022 34 9   Download

Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 3: Giới thiệu về mạng tích chập (Conv Neural Networks). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: lịch sử CNNs; lớp tích chập; lớp gộp (pooling layer); lớp gộp max pooling; accuracy comparison;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

48p duonghoanglacnhi 07-11-2022 77 7   Download

Trong bài viết này, các kỹ thuật học sâu đã được áp dụng, đặc biệt là các mô hình phát hiện phương tiện giao thông cho bài toán phát hiện biển số xe dựa trên mô hình xác định đối tượng thời gian thực YOLOv8.

12p viprimi 16-12-2024 25 3   Download

Đề án "Nghiên cứu mô hình học sâu để dự báo khách hàng rời mạng viễn thông ở Tây Ninh" nhằm nghiên cứu thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng thu thập tại VNPT Tây Ninh, nhằm xây dựng mô hình dự đoán trên nền tảng học sâu; thông qua mô hình, xác định các yếu tố có ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả khách hàng rời mạng, hay tiếp tục sử dụng dịch vụ; đánh giá độ chính xác và khả năng áp dụng của mô hình đề xuất dự đoán khả năng rời mạng của khách hàng.

71p canhphuongthanh0201 01-02-2024 34 5   Download

Đề án "Dự đoán tuổi và giới tính bằng phương pháp học sâu" nhằm mục đích áp dụng phương pháp học sâu của mạng nơ ron tích chập CNN để dự đoán tuổi và giới tính; xây dựng mô hình dự đoán tuổi và giới tính sử dụng phương pháp học sâu; đánh giá hiệu quả của phương pháp CNN trong việc dự đoán tuổi và giới tính trong lĩnh vực tuyển dụng. Mời các bạn cùng tham khảo!

77p canhphuongthanh0201 01-02-2024 21 7   Download

Mục đích của đề tài "Nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông dùng mạng noron học sâu" là tác giả sẽ xây dựng một mô hình cấu trúc CNNs mới và tiến hành huấn luyện mạng trên nhiều tập dữ liệu khác nhau để tối ưu mô hình kiến trúc mạng và đặc biệt tác giả sẽ huấn luyện mạng với dữ liệu là: Bicycle, Car, Dog, Motobike, People để ứng dụng vào việc nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông.

84p boghoado05 16-01-2024 5 2   Download

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn "Nghiên cứu mô hình nhận dạng chữ ký viết tay sử dụng học sâu CNN" nhằm xác thực chữ ký viết tay để phân biệt chữ ký viết tay thật hay giả để ngăn chặn việc kẻ xấu lợi dụng trong các giao dịch ngân hàng, văn bản pháp lý và thương mại.

61p trankora03 05-08-2023 38 8   Download