Kiến trúc CNN

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!

37p hoatrongguong03 15-05-2025 2 0   Download

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 4: Các kiến trúc xử lý ảnh phổ biến tiếp tục khám phá các mô hình CNN tiên tiến và ứng dụng thực tế. Chuyên đề này ôn lại kiến trúc CNN, giới thiệu các mô hình xử lý ảnh phổ biến và kỹ thuật học chuyển tiếp (Transfer Learning) mạnh mẽ. Nắm vững các kiến trúc này giúp bạn giải quyết nhiều bài toán thị giác máy tính phức tạp. Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng để biết thêm chi tiết!

39p hoatrongguong03 15-05-2025 0 0   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.

9p bachlapkim01 09-05-2025 3 2   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.

47p gaupanda088 11-04-2025 3 1   Download

Nghiên cứu này đề xuất một mô hình kết hợp BERT và kiến trúc đa kênh gồm CNN và GRU. Bằng việc tận dụng ưu điểm từng mạng, hiệu suất bài toán phân tích cảm xúc trên phản hồi học viên tại Việt Nam được kỳ vọng nâng cao. Trong đó, mô hình tập trung cả hai nhiệm vụ phân loại (chủ đề và cực cảm xúc), hỗ trợ đo lường sự hài lòng cụ thể. Đồng thời, khả năng chống mất cân bằng của mô hình được chú trọng nhằm khai thác hiệu quả các bộ dữ liệu sẵn có, giúp tiết kiệm thời gian và tài chính.

18p gaupanda083 21-03-2025 6 1   Download

Bài viết trình bày về cách sử dụng nhiều GPU để huấn luyện mô hình trong học sâu (Deep Learning). Chúng tôi khảo sát các chiến lược học sâu trên mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN).

7p viling 11-10-2024 2 0   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.

91p tuetuebinhan444 24-01-2025 8 3   Download

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 5 3   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 27 3   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 21 7   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

Phương thức thu hút mới của các trang web Các trang CNN.com và ESPN.com đang sử dụng các video một cách nổi bật hơn trên trang chủ của họ, điều này khiến độc giả muốn xem video trước khi họ đọc tin tức. Thậm chí trang The Wall Street Journal cũng đã chuyển phần video ra phía trước và chính giữa trang web bản tin trực tiếp ngày hai lần trên trang WSJ.com. Chủ yếu là do mục đích thương mại. Trong khi doanh thu của các danh mục quảng cáo khác đang giảm sút thì quảng cáo với hình...

3p bibocumi19 11-12-2012 64 8   Download

Các kênh truyền hình nhận khá nhiều yêu cầu cho việc phát sóng trực tiếp các sự kiện trong chương trình tin tức của họ. Rất ít các kết quả yêu cầu trong các câu chuyện tin tức thực tế. Hầu hết những nhà báo sẽ bỏ qua ý tưởng của bạn nếu họ không biết bạn. Tuy nhiên, cũng có vài lời khuyên đơn giản, bạn có thể chạy sự kiện của mình trực tiếp trên các đài truyền hình. Hãy cho họ thấy sự kiện của bạn là một câu chuyện tin tức hợp pháp Sự kiện có...

4p bibocumi8 08-10-2012 89 14   Download