Trong bài viết này, tác giả đề xuất thử nghiệm sử dụng mô hình LSTM với các cách trích rút biểu diễn câu khác nhau và áp dụng vào bài toán tìm câu hỏi tương đồng với mục đích khai thác ngữ nghĩa ẩn của câu. Các phương pháp này tổng hợp biểu diễn câu từ các lớp ẩn của mô hình LSTM.

Đề tài "Sử dụng cấu trúc dữ liệu set, map, pair và một số hàm trong C++ trong bồi dưỡng học sinh giỏi cho bài toán tìm kiếm, sắp xếp với độ phức tạp O(n) hoặc O(logn)" chủ yếu nghiên cứu hệ thống lớp các bài toán ứng dụng cấu trúc dữ liệu map, set, pair và một số hàm có sẵn trong lập trình bằng ngôn ngữ C++. Giúp độc giả tiếp cận cách dạy, cách học một cách có hệ thống.

Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo và ứng dụng - Chương 4: Bài toán tìm kiếm 2 có nội dung trình bày về heuristic, tìm kiếm tham lam, thuật giải A*, sự nới lỏng,... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Bài giảng Các hệ thống thông minh nhân tạo và ứng dụng - Chương 3: Bài toán tìm kiếm 1 có nội dung trình bày tổng quan về bài toán tìm kiếm, cây tìm kiếm, các thuật toán tìm kiếm mù,... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Luận văn đề xuất giải quyết bài toán (ℓ,d) motif theo thuật toán xấp xỉ, bằng việc đề xuất thuật toán tối ưu đàn kiến Ant colony optimization (ACO) để giải quyết bài toán (ℓ,d) motif. Đây là thuật toán mới và lần đầu được đưa vào để giải bài toán (ℓ,d) motif. Thuật toán được đặt tên là F-ACOMotif. Và trong thực nghiệm đã chỉ ra được thuật toán F-ACOMotif tối ưu hơn các thuật toán PairMotif+ và MEME về độ chính xác khi tìm ra (ℓ,d) motif.

Mời các bạn cùng tham khảo nội dung bài giảng Lập trình căn bản tuần 16 "Bài toán tìm kiếm, sắp xếp" dưới đây để nắm bắt được những nội dung về thuật toán tìm kiếm tuần tự, thuật toán tìm kiếm nhị phân, thuật toán sắp xếp nổi bọt. Với các bạn đang học chuyên ngành Công nghệ thông tin thì đây là tài liệu tham khảo hữu ích.