Mô hình CNNs

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

Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng bộ dữ liệu ảnh số kết hợp công nghệ Blockchain để giải quyết bài toán nhận dạng trái Thanh Long ở thời kỳ chín. Đề xuất trên giúp tối ưu hóa quá trình thu thập dữ liệu, tăng độ tin cậy của dữ liệu và hỗ trợ hiệu quả cho các ứng dụng nông nghiệp thông minh. Kết quả của nghiên cứu đã thực hiện thu thập, xử lý bộ dữ liệu với 19.081 ảnh trái Thanh Long ở các giai đoạn chín.

5p vijiraiya 19-05-2025 2 1   Download

Cường độ chịu nén của bê tông là một chỉ tiêu quan trọng, đóng vai trò then chốt trong việc xác định khả năng chịu tải và độ bền của công trình. Bài viết đề cập đến việc sử dụng các mô hình học máy với thuật toán CNN-1D để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông có sử dụng các loại phụ gia ứng dụng cho công trình biển.

7p vimitsuki 06-05-2025 3 1   Download

Nghiên cứu này tập trung vào việc nhận dạng giọng nói bằng hai bộ công cụ: Histogram of Oriented Gradient (HOG) kết hợp với Support Vector Machine (SVM) và mạng nơ-ron tích chập (Convolution Neural Network - CNN). Sau khi thu được bộ dữ liệu đặc trưng của âm thanh Mel Frequency Celtral Coefficient (MFCC), các dữ liệu này sẽ được sử dụng để huấn luyện các mô hình phân loại.

3p vimaito 11-04-2025 1 1   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

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

Nghiên cứu này đề xuất một mô hình kết hợp BERT và kiến trúc đa kênh gồm CNN và GRU. Bằng việc tận dụng ưu điểm từng mạng, hiệu suất bài toán phân tích cảm xúc trên phản hồi học viên tại Việt Nam được kỳ vọng nâng cao. Trong đó, mô hình tập trung cả hai nhiệm vụ phân loại (chủ đề và cực cảm xúc), hỗ trợ đo lường sự hài lòng cụ thể. Đồng thời, khả năng chống mất cân bằng của mô hình được chú trọng nhằm khai thác hiệu quả các bộ dữ liệu sẵn có, giúp tiết kiệm thời gian và tài chính.

18p gaupanda083 21-03-2025 5 1   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

Nghiên cứu này nhằm thử nghiệm, đánh giá khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (artifi cial intelligence – AI) trong tự động hóa chẩn đoán bệnh trên tôm sú (Penaeus monodon). Kết quả thực nghiệm trên 4 mẫu bệnh: đen mang, đốm đen, đốm trắng và hoại tử cơ cho thấy hệ thống chẩn đoán hình ảnh đạt độ chính xác cao nhất 87,58% với mô hình mạng neural tích chập (convolutional neural network - CNN) Effi cientNet-B4 có áp dụng kỹ thuật học chuyển giao (transfer learning).

7p viamancio 29-05-2024 18 7   Download

Nghiên cứu này đề xuất phương pháp phân loại và định vị sự cố trên đường dây truyền tải dựa trên các mô hình học máy. Dữ liệu huấn luyện cho các mô hình được tao ra từ việc mô phỏng lưới điện IEEE 9 nút trong phần mềm Matlab Simulink với các sự cố tạo ra trong nhiều điều kiện khác nhau.

8p viinuzuka 28-02-2025 11 1   Download

Nghiên cứu này đề xuất một mô hình lai kết hợp mạng nơ-ron tích chập – mạng có bộ nhớ dài-ngắn hạn (CNN-LSTM) để dự báo công suất điện mặt trời. Bộ dữ liệu công suất để đánh giá mô hình được thu thập từ nhà máy điện mặt trời Nhị Hà.

10p viinuzuka 28-02-2025 8 1   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

Nghiên cứu này áp dụng ConvNext V2 cho bài toán FER với việc điều chỉnh các tham số kiến trúc để đánh giá tác động của chúng trên dữ liệu thực tế của FER từ RAF DB. Kết quả thử nghiệm cho thấy những yếu tố kiến trúc của ConvNext V2 tác động đến độ phức tạp của mô hình và chất lượng nhận dạng cho FER, cung cấp những phân tích ý nghĩa để làm rõ những vận dụng điểm mạnh của mô hình kiến trúc ViTs và kết hợp với các kiến trúc CNN truyền thống nhằm tăng thêm hiệu quả cho mô hình ứng dụng.

12p vibenya 31-12-2024 5 3   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 tài “Ứng dụng mạng Nơ ron tích chập nhận dạng các đối tượng di động” được thực hiện nhằm mục tiêu của đề tài là thực nghiệm mô hình Faster R-CNN nhận dạng các đối tượng tĩnh và di động, đưa ra các đánh giá độ chính xác của mô hình trong trường hợp tín hiệu đầu vào lúc bình thường và nhiễu.

27p xuanphongdacy09 28-09-2024 12 2   Download

Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên mạng thần kinh tích chập (CNN) để hỗ trợ DJI Tello drone trong việc nhận diện và phân loại các vật thể hình học cơ bản, bao gồm hình tròn, tam giác, hình chữ nhật và ngũ giác đều.

112p khanhchi2510 19-04-2024 29 9   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