Sử dụng 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 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 viết này đề xuất sử dụng mạng nơ-ron xung (Spiking Neural Networks-SNNs) với kiến trúc mạng truyền thẳng (feedforward) như một giải pháp mới nhằm nâng cao độ chính xác và tốc độ trong nhận dạng các cơn động kinh từ tín hiệu EEG.

6p vibenya 31-12-2024 5 2   Download

Bài giảng Lý thuyết nhận dạng - Một số kỹ thuật trong lý thuyết nhận dạng (tiếp) với các nội dung radial basis functions neural networks; kiến trúc của mạng neural RBF; khớp đường cong sử dụng mạng neural RBF; biểu diễn của dữ liệu nói trên; phân bố của mẫu trong ví dụ...

76p cothumenhmong7 05-09-2020 47 5   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

Đề tài: "Giải bài toán Cauchy cho một số phương trình đạo hàm riêng bằng mạng neural nhân tạo", với mong muốn sử dụng mạng neuron nhân tạo kết hợp với chỉnh hóa Tikhonov để giải quyết bài toán này.

102p khanhchi2510 19-04-2024 20 5   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

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

Đề tài "Nhận dạng vết nứt của bánh răng bằng phương pháp đo dao động và phép biến đổi Wavelet rời rạc" trình bày ứng dụng của việc phân tích số tín hiệu dao động cơ học và mạng neural để phát hiện hƣ hỏng, vết nứt bánh răng trong hộp số. Phép phân tích tín hiệu đƣợc sử dụng là phép biến đổi Wavelet rời rạc, mạng nơron đƣợc sử dụng là mạng nơron truyền thẳng đa lớp MLP, chƣơng trình tính toán đƣợc thực hiện trên phần mềm Matlab với công cụ Signal Processing Toolbox, Neural Networks Toolbox.

83p bakerboys08 15-07-2022 27 3   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

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 án với mục tiêu tìm ra phương thức thu nhận 5 mẫu tín hiệu điện não EEG một cách dễ dàng và hiệu quả. Sử dụng các công cụ toán học để phân tích tín hiệu thành các đặc trưng cơ bản, sử dụng gom cụm dữ liệu trước khi đưa vào mạng neural để nhận dạng đối tượng.

34p gaocaolon6 30-07-2020 50 4   Download