intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Ứng dụng Neural Networks

Xem 1-20 trên 29 kết quả Ứng dụng Neural Networks
  • Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): Artificial Neural Network for Classification tập trung vào ứng dụng của mạng nơ-ron nhân tạo trong bài toán phân loại. Nội dung thuyết trình đề cập đến cấu trúc, cách hoạt động của mạng nơ-ron, các ưu điểm, thách thức và một số ứng dụng thực tiễn. Đây là nền tảng quan trọng trong các hệ thống học sâu hiện đại. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm chi tiết!

    pdf33p hoatrongguong03 15-05-2025 1 1   Download

  • 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!

    pdf37p 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!

    pdf37p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   Download

  • Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 7: Các biến thể của Recurrent Neural Network tiếp tục khám phá các kiến trúc RNN tiên tiến hơn để giải quyết những hạn chế của mô hình cơ bản. Chuyên đề này trình bày Long Short Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), Bidirectional RNN và Deep-stacked RNN. Nắm vững các biến thể này giúp bạn xử lý hiệu quả các chuỗi dài và phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

    pdf36p hoatrongguong03 15-05-2025 1 0   Download

  • Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 8: Neural Networks, trình bày kiến thức nền tảng về mạng nơ-ron nhân tạo, cấu trúc mạng nhiều lớp (MLP), quá trình lan truyền tiến và lan truyền ngược (backpropagation), cùng các hàm kích hoạt phổ biến. Bài học giúp người học hiểu rõ cách mạng nơ-ron học và dự đoán, làm nền tảng cho deep learning và các ứng dụng AI hiện đại.

    pdf16p phongtrongkim0906 16-05-2025 2 1   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.

    pdf9p bachlapkim01 09-05-2025 2 2   Download

  • Đề tài đánh giá thực trạng XHTD khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam; ứng dụng mô hình Logistic và Neural Network đo lường xác suất vỡ nợ, xác định ngưỡng xác suất (cut-off point) tương ứng với từng hạng khách hàng, từ đó giúp ngân hàng phân loại được doanh nghiệp đang thuộc vùng an toàn hay vùng cảnh báo để chủ động trong công tác quyết định cấp tín dụng... Mời các bạn cùng tham khảo.

    pdf95p tinhtamdacy777 24-04-2025 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.

    pdf11p 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.

    pdf47p gaupanda088 11-04-2025 2 1   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).

    pdf7p 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.

    pdf6p vibenya 31-12-2024 5 2   Download

  • Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Mạng nơron nhân tạo - Artificial neural network). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Giới thiệu mạng nơron nhân tạo, các ứng dụng điển hình, cấu trúc và hoạt động của một nơron nhân tạo, đầu vào và tổng kết dịch chuyển, hàm tác động - Giới hạn cứng, logic ngưỡng, kiến trúc mạng,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

    pdf68p tieu_vu16 03-01-2019 53 4   Download

  • Bài giảng cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu mạng nơron nhân tạo, các ứng dụng điển hình, cấu trúc và hoạt động của một nơron nhân tạo, đầu vào và tổng kết dịch chuyển, hàm tác động - Giới hạn cứng, logic ngưỡng, kiến trúc mạng,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

    pdf47p koxih_kothogmih7 24-09-2020 44 8   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!

    pdf48p tomjerry005 17-11-2021 29 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!

    pdf48p duonghoanglacnhi 07-11-2022 77 7   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!

    pdf58p duonghoanglacnhi 07-11-2022 32 6   Download

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; mạng nơron nhân tạo (Artificial neural network); các ứng dụng điển hình của mạng nơron nhân tạo; cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron; kiến trúc mạng nơron nhân tạo;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

    pdf69p duonghoanglacnhi 07-11-2022 33 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.

    pdf72p matroinho2510 08-11-2022 80 17   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.

    pdf83p bakerboys08 15-07-2022 27 3   Download

  • Mục tiêu của đề tài "Thuật toán PID - Thích nghi dùng mạng Nơ-ron điều khiển hệ con lắc ngược đơn" là nghiên cứu giải thuật điều khiển thông minh cho các hệ thống phi tuyến dựa trên kỹ thuật PID và Neural Network; ứng dụng giải thuật PID thích nghi dựa trên mạng Nơ-ron để điều khiển thực nghiệm hệ con lắc... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

    pdf83p bakerboys08 15-07-2022 38 9   Download

CHỦ ĐỀ BẠN MUỐN TÌM

ADSENSE

nocache searchPhinxDoc

 

Đồng bộ tài khoản
865=>1