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

Công nghệ deep learning

Xem 1-15 trên 15 kết quả Công nghệ deep learning
  • Bài viết Mô hình huấn luyện trí tuệ nhân tạo tự động phát hiện và phân loại các truy vấn URL độc hại nghiên cứu đánh giá hiệu quả sử dụng các mô hình huấn luyện trí tuệ nhân tạo sử dụng hai phương pháp chính là học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning) trong việc tự động phát hiện và phân loại các truy vấn (URL) độc hại.

    pdf14p vifriedrich 06-09-2023 11 5   Download

  • This paper uses XGBoost to predict bearing capacity of concrete piles. The proposed model is trained and tested against a dataset of 472 samples collected from static load tests in Vietnam. The results indicate that the default XGBoost model consistently outperforms the Deep Neural Network (DNN) regression. XGBoost is a suitable tool for engineers to predict pile bearing capacity.

    pdf9p nhanchienthien 25-07-2023 9 3   Download

  • Luận văn "Xây dựng hệ thống nhận dạng kiểm soát khuôn mặt với Deep Learning" nghiên cứu kỹ thuật phát hiện ảnh mặt dựa trên đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradients); nghiên cứu thuật toán giám sát SVM (Support Vector Machine); nghiên cứu thư viện mã nguồn mở OpenCV; nghiên cứu thư viện mã nguồn mở Dlib  Nghiên cứu thư viện mã nguồn mở Tensorflow và Keras; nghiên cứu kiến trúc mạng CNN VGG16; nghiên cứu áp dụng hàm Triplet Loss của mạng Deep Learning cho bài toán nhận dạng mặt.

    pdf91p starandsky08 05-03-2023 46 21   Download

  • Bài viết "Ước lượng trạng thái sạc pin cho xe ô tô điện dựa trên phương pháp mạng nơ-ron học sâu - Deep learning" đề xuất mô hình ước lượng trạng thái sạc của pin Lithium-ion cho xe ô tô điện dựa trên phương pháp mạng nơ-ron học sâu deep learning. Mô hình gồm 3 lớp như 1 lớp vào với 5 tín hiệu đặc trưng (điện áp, dòng điện, nhiệt độ, trung bình điện áp và dòng điện), 1 lớp ẩn với 50 nút mạng nơ ron và 1 lớp ra. Mô hình dự đoán dùng thuật toán bình phương trung bình RMSE, để tối ưu hóa hàm mất mát với sai lệch nhỏ.

    pdf6p lieuyeuyeu18 23-12-2022 12 5   Download

  • Nhận diện giọng nói đã được biết đến hàng thập kỷ, tuy nhiên khó khăn cơ bản của nhận dạng tiếng nói đó là tiếng nói luôn biến thiên theo thời gian và có sự khác biệt lớn giữa tiếng nói của những người nói khác nhau, tốc độ nói, ngữ cảnh và môi trường âm học khác nhau. Sự ra đời của Deep Learning đã giúp nhận diện giọng nói chính xác, thậm chí ở ngoài môi trường phòng lab. Bài viết sử dụng công nghệ Kaldi để tăng cường chất lượng nhận dạng giọng nói, kết quả mô phỏng cho thầy giọng nói được nhận dạng chính xác hơn.

    pdf9p vilouispasteur 11-03-2022 26 2   Download

  • Bài viết đề xuất một giải pháp định vị các đối tượng bay kích cỡ nhỏ, trong khoảng cách gần trên cơ sở sử dụng stereo camera với thuật giải học sâu (deep learning) để giải quyết vấn đề trên. Kết quả thử nghiệm giải pháp đề xuất cho kết quả hoạt động ổn định và có khả năng triển khai thực tế.

    pdf7p vijihyo2711 25-09-2021 10 1   Download

  • Đề tài này hướng tới mục đích nhằm xây dựng mô hình phát hiện người trên ảnh tĩnh dựa trên mạng nơ-ron tích chập, thuật toán nhận dạng đối tượng Yolov3. Xây dựng mô hình trích xuất khuôn mặt người trên ảnh tĩnh sau khi phát hiện người xâm nhập. Xây dựng mô hình phát hiện người và trích xuất khuôn mặt trên video. Mời các bạn cùng tham khảo!

    pdf100p interstellar 20-09-2021 44 8   Download

  • Bài viết đề xuất phương pháp tra cứu ảnh IRDLoM (Image Retrieval using Deep learning and optimal distance metric) sử dụng mạng CNN để xây dựng bộ đặc trưng và tìm một phép chiếu tuyến tính với một độ đo tương tự cải tiến. Phần thực nghiệm cung cấp các kết quả thực nghiệm để minh chứng độ chính xác của phương pháp đề xuất.

    pdf7p viaespa2711 31-07-2021 27 2   Download

  • This paper introduces a novel methodology to build knowledge graph from heterogeneous documents. We use the methodologies of Natural Language Processing and deep learning to build this graph. The knowledge graph can use in Question answering systems and Information retrieval especially in Computing domain.

    pdf8p tunelove 12-06-2021 15 1   Download

  • The resulting model is a Document Retriever, called QASA, which is then integrated with a machine reader to form a complete open-domain QA system. Our system is thoroughly evaluated using QUASAR-T dataset and shows surpassing results compared to other state-of-the-art methods.

    pdf67p tamynhan1 13-06-2020 18 3   Download

  • Furthermore, experiments on the task of RE proved that data representation is one of the most influential factors to the model’s performance but still has many limitations. We propose a compositional embedding that combines several dominant linguistic as well as architectural features and dependency tree normalization techniques for generating rich representations for both words and dependency relations in the SDP

    pdf82p tamynhan1 13-06-2020 14 2   Download

  • Bài giảng "Máy học nâng cao: Python, jupyter notebook, kaggle" hướng dẫn người học cách cài đặt và sử dụng các phần mềm Python, jupyter notebook, kaggle. Đây là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên ngành Công nghệ thông tin và hững ai quan tâm dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu.

    pdf48p abcxyz123_08 11-04-2020 93 25   Download

  • Bài viết tập trung đề xuất một mô hình học sâu dựa trên mạng nơron nhân tạo để nhận diện và phân loại đối tượng dựa trên mống mắt đạt độ chính xác cao trong điều kiện không thuận lợi.

    pdf5p vixyliton2711 12-04-2019 52 2   Download

  • Bố cục luận văn được chia thành 6 chương tình bày về: Giới thiệu bài toán tóm tắt văn bản. Trình bày khái niệm và các phương pháp tiếp cận cho bài toán; cơ sở lý thuyết, trình bày những khái niệm và mô hình trong học sâu; mô hình đề xuất, trình bày cơ chế attention cùng thuật toán tìm kiếm chùm và áp dụng vào mô hình đề xuất; thực nghiệm và đánh giá, trình bày quá trình thử nghiệm và đưa ra một số đánh giá, nhận xét cùng kết quả đạt được.

    pdf24p hanh_tv27 06-04-2019 124 10   Download

  • Ngoài phần mở đầu và phần kết luận, luận văn được chia thành 4 chương như sau: Chương 1) Giới thiệu bài toán tóm tắt văn bản, trình bày khái niệm và các phương pháp tiếp cận cho bài toán. Chương 2) Cơ sở lý thuyết: Trình bày những khái niệm và mô hình trong học sâu. Chương 3) Mô hình đề xuất: Trình bày cơ chế attention cùng thuật toán tìm kiếm chùm và áp dụng vào mô hình đề xuất. Chương 4) Thực nghiệm và đánh giá: Trình bày quá trình thử nghiệm và đưa ra một số đánh giá, nhận xét cùng kết quả đạt được.

    pdf66p hanh_tv26 04-04-2019 95 15   Download

CHỦ ĐỀ BẠN MUỐN TÌM

TOP DOWNLOAD
ADSENSE

nocache searchPhinxDoc

 

Đồng bộ tài khoản
3=>0