Mô hình mạng neural

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 6: Recurrent Neural Network giới thiệu về mạng nơ-ron hồi quy (RNN), một kiến trúc mạnh mẽ cho dữ liệu trình tự. Chuyên đề này phân tích mô hình ngôn ngữ và các bài toán trong NLP, đồng thời đi sâu vào giới thiệu về RNN cùng những vấn đề và hướng giải quyết thường gặp. Đây là kiến thức cốt lõi để xử lý các chuỗi dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

37p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

Bài viết này đề xuất một phương pháp mới kết hợp giữa thuật toán VFFRLS và mạng Neural để ước lượng trạng thái sạc của pin. Thuật toán VFFRLS được sử dụng để nhận dạng trực tuyến các tham số của mô hình pin, với mục đích có thêm nhiều đầu vào hơn cho mạng Neural nhằm tăng độ chính xác ước lượng.

8p vijiraiya 19-05-2025 2 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

Bài viết này giới thiệu một hệ thống phát hiện xâm nhập mạng áp dụng phương pháp học sâu dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network ANN) và đa lớp (Multi-layers Perceptron- MLP). Các phương pháp đánh giá mô hình cho thấy rằng giải pháp được đề xuất hoạt động hiệu quả.

11p viuzumaki 28-03-2025 4 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

Bài 3 cung cấp cho người học những kiến thức về cây quyết định (Decision tree learning). Trong bài này người học có thể tìm hiểu một số nội dung sau: Định nghĩa, giới thiệu về cây quyết định; biểu diễn mô hình/giả thuyết bằng DT, Khả năng ứng dụng của DT, giải thuật học cơ bản,...và một số nội dung khác.

36p youcanletgo_04 17-01-2016 80 16   Download

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Khai phá quan điểm với kỹ thuật học sâu" trình bày các nội dung chính sau: Đề xuất trích rút khía cạnh của thực thể với hướng tiếp cận học sâu và mô hình khai phá quan điểm thực hiện tác vụ này dựa trên các kỹ thuật học sâu; Đề xuất xây dựng một tập dữ liệu đa miền dùng cho thực nghiệm được hình thành trên cơ sở tích hợp các bình luận của người dùng trên các miền khác nhau; và mô hình khai phá quan điểm mức khía cạnh đa tác vụ, đa miền sử dụng hướng tiếp cận học sâu được thực nghiệm trên tập dữ liệu đa miền này.

164p vilazada 02-02-2024 12 4   Download

Luận án Tiến sĩ Hệ thống thông tin "Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan về các giải pháp định vị trong nhà dựa trên dữ liệu sóng không dây; Phương pháp chọn AP và phân cụm cơ sở dữ liệu fingerPrinting; Mô hình học máy hai giai đoạn.

151p vimurdoch 02-10-2023 20 7   Download

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là vận dụng kiến thức đã học để xây dựng một hệ thống trả lời tự động, sử dụng mạng học sâu Deep Neural Networks, dựa trên khung làm việc sequence-to-sequence và cơ chế attention để sinh ra câu trả lời tự động từ một chuỗi đầu vào tương ứng. Mô hình được huấn luyện end-to-end GNMT (Google’s Neural Machine Translation) trên tập dữ liệu miền mở có sẵn.

72p matroinho2510 08-11-2022 80 17   Download

Luận văn "Hệ thống điểm danh học sinh tại trường phổ thông sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt" được hoàn thành với mục tiêu nhằm nghiên cứu phương pháp nhận dạng bằng mạng Neural; Áp dụng thành công mô hình Convolutional Neural Network – cnn phương pháp trên vào việc nhận dạng khuôn mặt.

58p matroinho2510 08-11-2022 30 8   Download

Luận văn Thạc sĩ Máy tính "Nghiên cứu bài toán bóc tách thông tin trong chứng minh thư sử dụng học sâu" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan về phát hiện, nhận dạng ký tự, sự phát triển của học máy và học sâu; Giới thiệu về mạng Convolution Neural Network; Mô hình mạng pixellink cho phát hiện văn bản; Giới thiệu về Convolution Recurrent Neural Network; Cài đặt thử nghiệm và kết quả.

57p viabigailjohnson 10-06-2022 51 7   Download

Trong phạm vi khóa luận sẽ trình bày về mô hình mạng nơ-ron dựa trên cơ chế tập trung (attention-based neural networks) áp dụng vào việc dự đoán tác dụng phụ của thuốc sử dụng dữ liệu từ y văn. Kết quả thử nghiệm của khóa luận chỉ ra rằng mô hình ATT-RNN, ATT-GRU, ATT-LSTM hoạt động tốt hơn mô hình CNN khi không sử dụng các kỹ thuật attention và ATT-GRU đạt được điểm F1 trung bình tốt nhất là 0,6037 trên bộ thử nghiệm trong số các DNN được thử nghiệm.

53p inception36 25-11-2021 57 6   Download

Mục tiêu nghiên cứu của luận án là nghiên cứu bài toán chẩn đoán hư hỏng của kết cấu dựa trên các đặc trưng dao động. Đề xuất thuật toán kết hợp mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) và thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO) cập nhật mô hình số hóa kết cấu theo các đặc trưng động học để cập nhật chính xác mô hình kết cấu áp dụng cho bài toán chẩn đoán kết cấu. Mời các bạn tham khảo!

151p inception36 12-11-2021 38 3   Download

Mục đích của đề tài là xây dựng một phương pháp nhận diện mẫu trong các frame thu trực tiếp từ camera theo thời gian thực để giải quyết bước thứ ba trong bài toán điều khiển máy tính từ xa nêu trên. Phương pháp nhận diện này sử dụng mô hình túi từ (bag-of-features, bag-of-words) kết hợp với phương pháp phân lớp bằng mạng neural. Mời các bạn cùng tham khảo!

87p heavysweetness 04-08-2021 36 3   Download

Tiểu luận nghiên cứu nhằm tìm hiểu mạng Couvolutional Neural Netwok và mô hình mạng; ứng dụng Couvolutional Neural Network cho bài toán nhận dạng hoa quả.

26p lucashero 24-04-2021 86 14   Download

Tác giả mới dựa vào một số mô hình toán để dự báo như mô hình nhân, mô hình trung bình, mô hình ARIMA và SARIMA kết hợp để phân tích cũng như dự báo và ứnng dụng mô hình mạng LSTM là một phần đặc biệt của mạng RNN (Recurrent Neural Networks) để phân tích và dự báo bằng phương pháp học sâu. Mời các bạn cùng tham khảo.

63p capheviahe27 23-02-2021 33 6   Download

Luận án bao gồm 5 chương, trình bày tổng quan về tín hiệu điện não; cơ sở lý thuyết; xây dựng mô hình hệ thống điều khiển; xây dựng phần mềm và phần cứng cho hệ thống điều khiển xe lăn mô hình; kết luận và kiến nghị.

109p gaocaolon6 30-07-2020 93 12   Download

Luận văn sẽ trình bày về lý thuyết mạng neural RNN và cải tiến của nó là LSTM cùng với một số thuật toán học máy quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu ngôn ngữ. Cuối cùng, luận văn sẽ mô tả việc áp dụng và kết quả khi sử dụng mô hình LSTM trong bài toán trích xuất thông tin quan điểm. Thuật toán sẽ được đánh giá dựa trên hai tập dữ liệu tiếng Anh và tiếng Việt.

24p tamynhan1 13-06-2020 60 6   Download