Cnn

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 3 2   Download

Modern civilization is heavily dependent on energy, which burdens the energy sector. Therefore, a highly accurate energy consumption forecast is essential to provide valuable information for efficient energy distribution and storage. This study proposed a hybrid deep learning model, called I-CNN-JS, by incorporating a jellyfish search (JS) algorithm into an ImageNetwinning convolutional neural network (I-CNN) to predict weekahead energy consumption.

6p vibenya 31-12-2024 3 0   Download

Tạo kết nối đến Database Server: $bi n_k t_n i = mysql_connect(“máy_ch ”,“tên”,“m t_kh u”) or die(“Không k t n i ñư c”); Hàm die(“Chuỗi”): đưa ra thông báo và kết thúc. Với cách viết trên, die chỉ thực hiện khi lệnh trước nó không thành công $cnn = mysql_connect(“localhost”,”coursek50”,”123 456”);

30p cactaceae1990 12-04-2011 204 68   Download

Chương 3: PHP và MySQL 1. Các bước truy cập CSDL 2. SQL Injection $biến_kết_nối = mysql_connect(“máy_chủ”,“tên”,“mật_khẩu”) or die(“Không kết nối ñược”); Hàm die(“Chu i”): Đưa ra thông báo và kết thúc. Với cách viết trên, die chỉ thực hiện khi lệnh trước nó không thành công $cnn = mysql_connect(“localhost”,”coursek50”,”123 456”); .L a ch n cơ s d li u mysql_select_db(“Tên CSDL”) or die (“Chưa có CSDL”); mysql_select_db(“coursek50”);...

30p nguyenvanhabk 22-06-2013 69 8   Download

Bài giảng Mô đun 1: Phối hợp với gia đình trong công tác giáo dục học sinh được biên soạn nhằm giúp cho các bạn biết cách xác định những yêu cầu cốt lõi của CNN đối với giáo viên về công tác phối hợp với gia đình học sinh; thực hành phương pháp cùng tham gia.

34p cocacola_08 20-11-2015 93 7   Download

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Bài 15 Mạng thần kinh nhân tạo cung cấp cho người học những kiến thức như: Mạng các perceptron; Học sâu (deep learning); Mạng tích chập (CNN); Bộ tự mã hóa (autoencoder); Bắt đầu với học sâu như thế nào?. Mời các bạn cùng tham khảo!

27p conbongungoc09 05-08-2021 22 3   Download

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 7 Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy, cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu tổng quan về thị giác máy và các ứng dụng; Giới thiệu về bài toán phát hiện đối tượng; Giới thiệu một số mạng đề xuất vùng RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN…; Giới thiệu một số mạng không đề xuất vùng: SSD, Yolo. Mời các bạn cùng tham khảo!

64p tomjerry005 17-11-2021 39 7   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!

48p tomjerry005 17-11-2021 27 5   Download

Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 7: Một số ứng dụng học sâu trong thị giác máy (Phần 1). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu tổng quan về thị giác máy và các ứng dụng; giới thiệu về bài toán phát hiện đối tượng; giới thiệu một số mạng đề xuất vùng RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN; giới thiệu một số mạng không đề xuất vùng: SSD, Yolo;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

64p duonghoanglacnhi 07-11-2022 28 8   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 30 6   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 5 2   Download

Phân loại hình ảnh là một trong những bài toán quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính. Bài viết này đánh giá hai phương pháp chính trong phân loại hình ảnh: đặc trưng cục bộ và đặc trưng toàn cục. Kỹ thuật cổ điển như SIFT tập trung vào đặc trưng cục bộ, trong khi phương pháp hiện đại như Convolutional Neural Network (CNN), tiêu biểu là VGG-8, khai thác đặc trưng toàn cục.

12p viprimi 16-12-2024 3 1   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 11 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 28 9   Download

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài "Thiết kế và xây dựng phần mềm để phân tích và phân loại vận động tay trái/phải của con người qua tín hiệu điện não đồ và ứng dụng mạng nơ-ron tích chập" nhằm nghiên cứu mối quan hệ giữa vận động tay với não bộ. Cụ thể, nhóm sẽ phân biệt tín hiệu gập duỗi khuỷu tay trái và phải từ tín hiệu điện não dựa vào mạng nơ-ron tích chập (CNN). Sau đó, nhóm sẽ thiết kế phần mềm có khả năng đọc dữ liệu, tiền xử lý và phân loại tín hiệu dựa vào phần mềm Matlab.

107p khanhchi0906 01-04-2024 17 9   Download

Mục tiêu nghiên cứu của tóm tắt luận án "Phát triển mạng nơron tế bào đa tương tác và khả năng ứng dụng" là tìm hiểu quá trình phát triển mạng nơron nhân tạo, phân loại mạng nơron; Kết quả thử nghiệm CNN bậc cao cho bộ nhớ liên kết, thử nghiệm CNN đa tương tác trên nền tảng STM32 và FPGA.

27p gaupanda015 01-03-2024 10 2   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 28 5   Download

Đề án "Dự đoán tuổi và giới tính bằng phương pháp học sâu" nhằm mục đích áp dụng phương pháp học sâu của mạng nơ ron tích chập CNN để dự đoán tuổi và giới tính; xây dựng mô hình dự đoán tuổi và giới tính sử dụng phương pháp học sâu; đánh giá hiệu quả của phương pháp CNN trong việc dự đoán tuổi và giới tính trong lĩnh vực tuyển dụng. Mời các bạn cùng tham khảo!

77p canhphuongthanh0201 01-02-2024 12 6   Download

Đề tài hướng đến mục tiêu tìm hiểu về mô hình mạng nơ-ron tích chập từ đó xây dựng và huấn luyện mô hình mạng CNN để kiểm tra tính hiệu quả trong việc nhận dạng cảm xúc. Với kết quả đạt được em sẽ tiến hành xây dựng một hệ thống nhận dạng 7 loại cảm xúc thông qua khuôn mặt gồm có: vui vẻ (happy), buồn (sad), sợ hãi (scared), giận dữ (angry), ngạc nhiên (surprised), khó chịu (disgust) và bình thường (neutral).

83p boghoado07 19-01-2024 32 11   Download

Mục đích của đề tài "Nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông dùng mạng noron học sâu" là tác giả sẽ xây dựng một mô hình cấu trúc CNNs mới và tiến hành huấn luyện mạng trên nhiều tập dữ liệu khác nhau để tối ưu mô hình kiến trúc mạng và đặc biệt tác giả sẽ huấn luyện mạng với dữ liệu là: Bicycle, Car, Dog, Motobike, People để ứng dụng vào việc nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông.

84p boghoado05 16-01-2024 5 2   Download