Mạng neural hồi quy

Nghiên cứu này đã ứng dụng mô hình GRU (Gated Recurrent Unit) thuộc nhóm mạng nơ ron hồi quy (RNN - Recurrent Neural Network) để phân tích dữ liệu nghiệm triều thu nhận được tại trạm nghiệm triều Vũng Tàu trong thời gian từ 01/01/1999 đến 31/12/2022.

8p vijaychest 16-05-2024 6 2   Download

Bài viết "Xác định khía cạnh tiềm ẩn trong ý kiến dựa trên phương pháp học sâu và ontology" đề xuất một phương pháp xác định khía cạnh không dựa trên từ khóa mà dựa trên ngữ nghĩa của ý kiến. Để xác định được khía cạnh được đánh giá trong ý kiến, bài báo này sử dụng phương pháp nhúng tri thức từ ontology vào kho ngữ liệu huấn luyện các giải thuật học sâu. Cấu trúc của ontology sử dụng trong bài báo này dựa trên mối quan hệ giữa từ chỉ khía cạnh và từ chỉ cảm xúc trong lĩnh vực đánh giá xe ô tô.

6p phocuuvan0201 02-02-2024 3 2   Download

Bài viết "Nâng cao độ chính xác phân loại mục tiêu thủy âm sử dụng phổ DEMON và mạng nơ ron tích chập" đề xuất một giải pháp ứng dụng mạng nơ ron tích chập (CNN: Convolutional Neural Network) để nhận dạng các đặc trưng của phổ điều chế đường bao của âm thanh phát ra từ chân vịt của mục tiêu biển. Các tập dữ liệu của mục tiêu có tỷ số tín hiệu trên tạp âm (SNR: Signal to Noise Ratio) và các tác động tạp âm khác nhau được xây dựng để đánh giá hiệu suất tổng quát của mô hình CNN được đề xuất.

6p phocuuvan0201 02-02-2024 7 1   Download

Bài viết đề xuất một phương pháp tự động đọc chỉ số đồng hồ (AMR) áp dụng cho đồng hồ đo nước bằng cách áp dụng học sâu. Chúng tôi thiết kế một phương pháp hai giai đoạn sử dụng mạng nơ ron tích chập vùng quay (Rotational Region Convolutional Neural Networks - R2CNN).

7p vigrab 02-02-2024 5 3   Download

Luận văn nghiên cứu đề xuất phương pháp sa thải phụ tải trên cơ sở phối hợp mạng neural hồi quy và lý thuyết về khoảng cách điện theo góc pha nhằm duy trì hệ thống điện ổn định khi có sự cố mất một phát xảy ra trong hệ thống điện.

108p boghoado05 16-01-2024 6 3   Download

Bài viết Áp dụng thuật toán học máy để dự báo độ mặn trên sông Hàm Luông, tỉnh Bến Tre đánh giá khả năng áp dụng một số thuật toán học máy, bao gồm hồi quy đa biến (Multiple Linear Regression, MLR), rừng ngẫu nhiên (Random Forest Regression, RFR), mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks, ANN) trong dự báo độ mặn trên sông Hàm Luông, tỉnh Bến Tre.

14p viberkshire 09-08-2023 8 3   Download

Bài viết Học bằng các mô hình mạng neural trình bày các nội dung chính sau: Mô hình mạng neural lan truyền ngược; Thuật toán lan truyền ngược; Mô hình hệ thống mạng neural dạng hàm radial; Mô hình mạng neural mờ hồi quy.

5p vicaptainmarvel 21-04-2023 7 2   Download

Nối tiếp nội dung phần 1, phần 2 cuốn giáo trình "Trí tuệ nhân tạo - Cơ sở và ứng dụng" trình bày các nội dung: Mạng nơ - ron hồi quy (Recurrent neural netwwork), học sâu và ứng dụng (deep leaning and its applications). Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

58p besfriend02 14-04-2023 32 16   Download

Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 9: Mạng hồi quy. Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán dự đoán chuỗi; mạng hồi quy thông thường; lan truyền ngược theo thời gian (BPTT); mạng LSTM và GRU; một số áp dụng;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

58p duonghoanglacnhi 07-11-2022 21 4   Download

Bài viết Xây dựng mô hình máy học LSTM (Long Short-Term Memory) phục vụ công tác dự báo mặn tại trạm đo mặn Đại Ngãi trình bày kết quả của nghiên cứu xây dựng một mô hình mạng bộ nhớ dài–ngắn LSTM (Long Short–Term Memory), là một dạng đặc biệt của mạng nơ–ron hồi quy (RNN–Recurrent Neural Network) để dự báo độ mặn tại trạm đo mặn Đại Ngãi, tỉnh Sóc Trăng.

7p visaleen 03-11-2022 18 3   Download

Bài viết Ứng dụng mạng nơ-ron LSTM (Long Short-Term Memory Neural Networks) dự báo mực nước tại cống - âu thuyền Cầu Cất trong hệ thống Bắc Hưng Hải trình bày việc xây dựng một mô hình toán dựa trên mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN) để dự báo mực nước sông vùng triều và ứng dụng nó phục vụ việc dự báo mực nước ở thượng lưu cống – âu thuyền Cầu Cất trong hệ thống thủy lợi Bắc Hưng Hải.

3p vipriyankagandhi 27-07-2022 30 3   Download

Bài viết Ứng dụng mạng neural đánh giá mức độ an toàn của mật khẩu đề xuất một phương pháp đánh giá mức độ an toàn của mật khẩu dựa trên một mạng neural được huấn luyện để nhận biết các mật khẩu thông dụng, qua đó đề xuất một khả năng xây dựng dịch vụ đánh giá mức độ an toàn dựa trên dữ liệu sử dụng thực tế thay vì các quy tắc bảo mật được thiết lập bởi quản trị viên.

3p vipriyankagandhi 27-07-2022 15 5   Download

Nghiên cứu này trình bày các kết quả trong việc sử dụng mạng bộ nhớ ngắn dài (LSTM – Long Short Term Memory) một phiên bản cải tiến của mạng nơ-ron hồi quy (RNN – Recurrent Neural Network) để xây dựng mô hình dự báo sóng tại trạm hải văn Cồn Cỏ theo các hạn dự báo 06, 12, 18 và 24 giờ.

12p viginnirometty 04-05-2022 39 2   Download

RNN có khả năng nhớ các thông tin được tính toán trước. Gần đây, mạng LSTM đang được chú ý và sử dụng khá phổ biến. Về cơ bản mô hình của LSTM không khác mô hình truyền thống của RNN, nhưng chúng sử dụng hàm tính toán khác ở các trạng thái ẩn. Vì vậy mà ta có thể truy xuất được quan hệ của các từ phụ thuộc xa nhau rất hiệu quả. Việc ứng dụng LSTM sẽ được giới thiệu ở bài báo sau. Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài viết!

6p huyetthienthan 23-11-2021 27 2   Download

Bài viết tiến hành thiết lập một mô hình Long Short-Term Memory Neural Network (LSTM), một dạng đặc biệt của Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN) để dự báo mực nước sông Cấm tại trạm Cửa Cấm, Hải Phòng.

9p quenchua12 11-05-2021 27 2   Download

Bài viết này đề cập đến học sâu như một hướng tiếp cận mới có thể giúp hệ thống IDS cải thiện độ chính xác và tăng tốc độ phân tích khi đầu vào quá lớn. Với việc áp dụng mạng thần kinh sâu như mạng đa lớp ẩn (Multilayer Perceptron - MLP) và mạng neural hồi quy (Recurrent Neural Network – RNN) trên tập dữ liệu KDD99 được sử dụng để đánh giá độ chính xác (Accuracy), độ li phân lớp (MSE – Mean Squared Error) và ma trận hỗn loạn.

6p vihercules2711 26-03-2019 101 12   Download

Nghiên cứu áp dụng các mô hình tính toán dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) để dự báo quá trình phát triển của tảo trên bề mặt kết cấu công trình. Các kết quả thực nghiệm được thu thập từ 539 mẫu vữa bê tông có sự phát triển của tảo xanh. Các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) và mô hình phân tích hồi quy đa biến tự thích nghi (Multivariate adaptive regression splines - MARS) được sử dụng cho công tác mô phỏng. Kết quả tính toán cho thấy 2 mô hình AI là các công cụ hữu hiệu để dự báo mức độ phát triển của tảo xanh trên bề mặt vữa bê tông.

8p babysexy1803 21-02-2019 57 2   Download