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

Huấn luyện mạng nơ-ron

Xem 1-20 trên 51 kết quả Huấn luyện mạng nơ-ron
  • Bài giảng Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence) - Chương 6.2: Học máy. Chương này cung cấp cho sinh viên những nội dung gồm: học cây quyết định; phép biểu diễn dựa trên thuộc tính; cây quyết định; mạng nơron; biểu diễn mạng nơron; luật huấn luyện Perceptron;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

    pdf53p codabach1016 03-05-2024 11 5   Download

  • Tài liệu đọc "Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu" bao gồm 4 chương: Chương 1 sẽ trình bày những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học. Chương 2 bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính. Một số phương pháp huấn luyện khác nhau sẽ được trình bày, gồm bình phương tối thiểu, Ridge, và LASSO. Chương 3 sẽ trình bày một số mô hình học máy để giải quyết bài toán phân loại, gồm K-NN, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên. Chương 4 chứa các khái niệm và vấn đề cơ bản của Khai phá dữ liệu. Một ví dụ cụ thể là khai phá luật kết hợp sẽ được trình bày.

    pdf170p ladongphongthanh1008 22-04-2024 15 8   Download

  • Bài viết đề xuất giải pháp sử dụng mạng noron tích chập sâu YOLOv8 kiểm tra chất lượng mối hàn, đưa cảnh báo cho hệ thống khi phát hiện khuyết tật mối hàn. Mô hình được huấn luyện trên 1054 ảnh cho độ chính xác trung bình đạt 98,8%.

    pdf14p gaupanda019 21-03-2024 8 1   Download

  • Bài viết đưa ra các biện pháp khắc phục vấn đề suy giảm đạo hàm (vanishing gradient) trong mạng nơron Multi Layer Perceptrons (MLP) khi thực hiện huấn luyện mô hình quá sâu (có nhiều hidden layer). Có sáu phương pháp khác nhau tác động vào model, chiến thuật train,... để giúp giảm thiểu vanishing gradients được giới thiệu trong bài viết trên bộ dữ liệu FashionMNIST.

    pdf9p vicwell 06-03-2024 13 2   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.

    pdf84p boghoado05 16-01-2024 4 2   Download

  • Bài viết giới thiệu giải pháp máy thu rác trên mặt nước với chức năng nhận dạng rác tự động bằng việc huấn luyện mô hình học sâu với kiến trúc mạng YOLOv7. Đầu tiên, phương pháp Thinking Design kết hợp mô phỏng 3D được sử dụng trong quá trình thiết kế và đánh giá hiệu quả của máy thu rác trên mặt nước có tên WSCA (Water Surface Cleaning Autobot).

    pdf6p vishekhar 01-11-2023 11 1   Download

  • Bài viết Nhận dạng và điều khiển con lắc ngược bằng mạng nơron truyền thẳng trình bày phương pháp nhận dạng và điều khiển hệ thống con lắc ngược bằng mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp. Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp được huấn luyện theo luật học có giám sát.

    pdf7p vidoctorstrange 06-05-2023 10 5   Download

  • Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.2: Học dựa trên xác suất. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: expectation maximization; GMM và K-means; thuật toán EM; mô hình hỗn hợp và phân cụm; mạng nơron để thực hiện suy diễn Bayes;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

    pdf22p duonghoanglacnhi 07-11-2022 28 6   Download

  • Bài viết trình bày một phương pháp tiếp cận mới để phân loại ảnh côn trùng bằng cách kết hợp EfficientNet với Power Mean SVM. Trong đó mô hình mạng EfficientNet được tinh chỉnh với phương pháp phù hợp và huấn luyện lại trên tập dữ liệu mới.

    pdf9p visherylsandberg 18-05-2022 22 2   Download

  • Bài viết đề xuất một kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo lan truyền thẳng 2 lớp ứng dụng trong bài toán nhận dạng chữ số viết tay thực thi trên phần cứng cấu hình lại FPGA (Field Programmable Gate Array). Kiến trúc mạng nơ-ron đề xuất được tổng hợp và thử nghiệm trên thiết bị FPGA Virtex-5 XC5VLX110T của Xilinx. Kết quả thử nghiệm với tập dữ liệu chữ số viết tay MNIST cho tỉ lệ nhận dạng đúng là 90.88%. Mạng nơron được thiết kế chiếm 41% tài nguyên phần cứng, đạt tần số hoạt động tối đa là 205 MHz.

    pdf4p wangziyi_1307 26-04-2022 46 3   Download

  • Bài báo này trình bày kết quả dự báo công suất phụ tải cực đại Pmax của Công ty điện lực Vĩnh Long dựa trên phương pháp mạng nơron nhân tạo. Dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mạng nơron là sản lượng điện thương phẩm của năm thành phần kinh tế, công suất phụ tải cực đại Pmax, tốc độ phát triển dân số và tăng trưởng Tổng sản phẩm trên địa bàn của tỉnh Vĩnh Long trong giai đoạn 2010 - 2019. Các tác giả đã sử dụng công cụ mạng nơron nhân tạo (ANN Toolbox) của phần mềm Matlab để xây dựng mạng nơron và thực hiện việc dự báo.

    pdf9p linyanjun_2408 23-04-2022 24 2   Download

  • Bài viết đề xuất mô hình mạng nơron CV-CNN để trích xuất độ cao rừng từ ảnh PolInSAR. Trong mô hình được đề xuất, hệ số giao thoa phân cực phức tối ưu được đưa tới đầu vào của mạng CV-CNN để thực hiện quá trình huấn luyện tại các độ cao rừng khác nhau.

    pdf8p visergeybrin 25-11-2021 17 4   Download

  • Bài viết đề xuất một phương pháp tra cứu ảnh RMLIR hiệu quả cho phép cải thiện kết quả độ chính xác. Phương pháp của chúng tôi khai thác việc học biểu diễn ảnh bằng cách tận dụng một mô hình học sâu đã huấn luyện với tập dữ liệu lớn và tận dụng thông tin phản hồi của người dùng giải quyết vấn đề chiều đặc trưng lớn so với số mẫu phản hồi thông qua học đa tạp cho giảm chiều

    pdf8p vijihyo2711 25-09-2021 33 2   Download

  • Mục tiêu của đề tài là ứng dụng thử nghiệm phương pháp dự báo dùng mạng nơ ron trong bài toán tuyển sinh tại trường THPT Lê Quý Đôn. Nghiên cứu về mạng nơron nhân tạo, tập trung vào mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp (MLP), chương này cung cấp chi tiết các vấn đề về quá trình huấn luyện và thuật toán học của mạng MLP với trọng tâm là thuật toán lan truyền ngược sai số. Nghiên cứu về việc ứng dụng mạng MLP trong dự báo chuỗi thời gian, xây dựng mô hình mạng nơ ron MLP cho bài toán dự báo tuyển sinh.

    pdf62p generallady 24-07-2021 31 5   Download

  • Nghiên cứu này đề xuất một giải thuật xử lý ảnh kết hợp với mô hình mạng học sâu để phát hiện và nhận dạng khuyết điểm trên bề mặt vỏ trái cà chua. Thuật toán bao gồm các bước chính sau: (1) thu thập dữ liệu (hình ảnh quả cà chua: xanh, chín, bị bệnh, trầy xước), (2) gán nhãn ảnh, (3) phân chia tệp dữ liệu, (4) huấn luyện mô hình, (5) lựa chọn và sử dụng mô hình. Mời các bạn tham khảo!

    pdf8p parasite 02-06-2021 41 4   Download

  • Bài viết đề xuất một mô hình học sâu dựa trên kiến trúc mạng CNN để xác định tâm làn đường đối với các thiết bị tự hành, đảm bảo độ chính xác trong nhiều điều kiện môi trường về ánh sáng và địa hình; yêu cầu độ phức tạp tính toán thấp, dễ dàng xây dựng tập dữ liệu huấn luyện.

    pdf10p gaocaolon11 05-05-2021 44 3   Download

  • Trong bài viết này, tác giả giới thiệu về thuật toán khoảng cách Levenshtein và ứng dụng thuật toán tìm kiếm dựa trên khoảng cách Levenshtein để thiết kế chatbot, thay thế cho các chatbot sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo. Chatbot sử dụng thuật toán Levenshtein đơn giản và hiệu quả khi thực thi trên máy tính nhúng Raspberry cho các robot. Các thông tin được lưu trong cơ sở dữ liệu làm cơ sở cho chatbot trả lời câu hỏi từ người dùng.

    pdf7p angicungduoc11 18-04-2021 46 2   Download

  • Bài viết đề xuất huấn luyện mô hình mạng tích chập mạng nơron tích chập để nhận dạng gai động kinh và so sánh hiệu quả của mạng nơron tích chập với các giải thuật khác.

    pdf6p cothumenhmong8 03-11-2020 30 2   Download

  • Bài viết đề cập đến tầm quan trọng của việc lựa chọn hàm kích hoạt phù hợp khi huấn luyện CNN. Chúng tôi so sánh các hàm kích hoạt cơ bản và các hàm kích hoạt được đề xuất trong một số nghiên cứu gần đây.

    pdf10p vihongkong2711 04-02-2020 89 3   Download

  • Bài báo trình bày ứng dụng mô hình toán bộ huấn luyện mờ cho điều khiển tàu hành trình ngược chiều. Các tác giả trình bày nghiên cứu mô hình mờ TS có cấu trúc mạng nơron năm lớp tác động trực tiếp có tên ANFIS (Adaptive-Network-based Fuzzy Inference Systems) và mô hình TS có thể huấn luyện bằng phương pháp lan truyền ngược sai số BP (Back Propagation).

    pdf4p slimzslimz 17-12-2019 48 4   Download

CHỦ ĐỀ BẠN MUỐN TÌM

ADSENSE

nocache searchPhinxDoc

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2