Mạng CNN tích chập

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 1 0   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 8 2   Download

Bài viết này trình bày một ứng dụng cụ thể của trí tuệ nhân tạo trong việc dự đoán nguy cơ mắc bệnh ung thư phổi dựa trên việc phân tích ảnh chụp CT phổi. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất một mô hình học máy sử dụng thuật toán mạng nơ ron tích chập (CNN) để huấn luyện trên tập dữ liệu về ung thư phổi từ IQ-OTH/NCCD.

9p viwalton 02-07-2024 3 2   Download

Bài viết trình bày kết quả nghiên cứu đề xuất mạng nơ-ron tích chập học sâu, đặt tên là DOA-CNN, cho bài toán ước lượng hướng đến (DOA: Direction of Arrival) của tín hiệu vô tuyến sử dụng mảng ăng ten tuyến tính đồng đều (ULA: Uniform Linear Array) nhằm nâng cao độ chính xác ước lượng trong các trường hợp xảy ra lỗi hệ thống phổ biến, như: sai lệch vị trí các phần tử của mảng ăng ten; sai số biên độ và pha gây ra do sai lệch đường truyền tuyến thu.

9p visergeyne 18-06-2024 6 1   Download

Nghiên cứu này nhằm thử nghiệm, đánh giá khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (artifi cial intelligence – AI) trong tự động hóa chẩn đoán bệnh trên tôm sú (Penaeus monodon). Kết quả thực nghiệm trên 4 mẫu bệnh: đen mang, đốm đen, đốm trắng và hoại tử cơ cho thấy hệ thống chẩn đoán hình ảnh đạt độ chính xác cao nhất 87,58% với mô hình mạng neural tích chập (convolutional neural network - CNN) Effi cientNet-B4 có áp dụng kỹ thuật học chuyển giao (transfer learning).

7p viamancio 29-05-2024 13 7   Download

Bài viết trình bày ứng dụng phương pháp học sâu để xác định vị trí và phân loại xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) một cách tự động. Phương pháp học sâu trong bài báo là ứng dụng mạng nơ-ron tích chập hai luồng (CNN) cùng các đặc điểm theo không gian và thời gian của dữ liệu vệ tinh địa tĩnh.

14p vijaychest 16-05-2024 3 2   Download

Bài báo "Nghiên cứu mạng học sâu ứng dụng trong việc nhận dạng và phân loại tự động hư hỏng bánh răng" đề xuất một phương pháp tự động chẩn đoán và phân loại hư hỏng của bánh răng dựa trên phép biến đổi Wavelet liên tục (Contiuous Wavelet Transform) kết hợp với mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network) (CNN). Đây là một nhóm phương pháp mới đòi hỏi phải có sự nghiên cứu chuyên sâu để từng bước áp dụng trong công nghiệp. Mời các bạn cùng tham khảo!

10p dathienlang1012 03-05-2024 9 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 26 8   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 13 9   Download

Bài viết "Nghiên cứu tối ưu hóa tham số đầu vào mạng CNN trong hệ thống nhận dạng tín hiệu ra đa" đề xuất phương án nhằm tối ưu dữ liệu đầu vào mà vẫn đảm bảo hiệu suất và thời gian cho bài toán nhận dạng tín hiệu. Nhóm tác giả tiến hành khảo sát hai tham số chính là số mẫu/tín hiệu và số điểm lấy mẫu tần số với hai phương pháp tiền xử lý là STFT và WVD trong mạng SqueezeNet-mạng điển hình cho bài toán nhận dạng tín hiệu ra đa.

6p phocuuvan0201 02-02-2024 11 2   Download

Bài viết "Nâng cao độ chính xác phân loại mục tiêu thủy âm sử dụng phổ DEMON và mạng nơ ron tích chập" đề xuất một giải pháp ứng dụng mạng nơ ron tích chập (CNN: Convolutional Neural Network) để nhận dạng các đặc trưng của phổ điều chế đường bao của âm thanh phát ra từ chân vịt của mục tiêu biển. Các tập dữ liệu của mục tiêu có tỷ số tín hiệu trên tạp âm (SNR: Signal to Noise Ratio) và các tác động tạp âm khác nhau được xây dựng để đánh giá hiệu suất tổng quát của mô hình CNN được đề xuất.

6p phocuuvan0201 02-02-2024 9 2   Download

Kết quả nghiên cứu có thể được triển khai, phát triển thành hệ thống hỗ trợ y tế để giúp bác sĩ và nhân viên y tế xác định chính xác và nhanh chóng các loại bệnh phổi từ ảnh X-quang, từ đó giúp cải thiện quá trình chẩn đoán và điều trị cho bệnh nhân.

9p vigrab 02-02-2024 9 2   Download

Bài viết này đề xuất một mô hình ứng dụng công nghệ học sâu trong việc phát hiện và phân lớp lỗ hổng trong hợp đồng thông minh. Mô hình đề xuất được phát triển dựa trên kiến trúc mạng nơ ron tích chập CNN 1D.

9p vigrab 02-02-2024 16 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 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 25 11   Download

Bài báo này đề xuất một mô hình CNN thể nhẹ dựa trên kiến trúc kết nối dày đặc của mô hình DenseNet với độ phức tạp vừa phải nhưng vẫn đảm bảo chất lượng và hiệu quả cho nhận dạng cảm xúc trên khuôn mặt.

13p visystrom 22-11-2023 5 3   Download

Nghiên cứu này sử dụng mô hình CNN hiện đại để phát hiện các điểm đặc trưng khuôn mặt và đề xuất một phương pháp ước lượng góc nhìn khuôn mặt sử dụng thuật toán rừng ngẫu nhiên dựa trên các điểm đặc trưng 3D của khuôn mặt từ ảnh 2D để xác định góc nhìn của khuôn mặt trên ảnh đó.

11p visystrom 22-11-2023 6 3   Download

Nghiên cứu này tập trung vào việc tối ưu CNN số phức dựa trên cách thức khởi tạo trọng số kết nối của các tế bào nơ ron. Bài viết này đề xuất sử dụng giải thuật di truyền (GA) để tìm tham số tối ưu cho phân bố Rayleigh để khởi tạo trọng số trước khi huấn luyện CNN số phức. Thực nghiệm cho thấy GA đã tìm ra tham số tốt hơn khi sử dụng phương pháp Glorot như các nghiên cứu trước đây.

6p visystrom 22-11-2023 10 5   Download

Bài viết nghiên cứu lý thuyết về mô hình mạng CNN tiên tiến (VGG-16), dựa trên kiến trúc VGG-16. Tác giả xây dựng mô hình mới, bằng cách xen kẽ kích thước bộ lọc 3x3, 1x1, tăng số lượng khối tích chập, sử dụng hàm kích hoạt ELU sau mỗi lớp tích chập, tinh chỉnh các siêu tham số; sau đó thực nghiệm áp dụng mô hình mới vào dự đoán góc lái xe tự hành dựa trên hình ảnh thu được từ phần mềm mô phỏng xe tự lái Udacity.

9p vishekhar 25-10-2023 12 6   Download

Bài viết Phát hiện tắc nghẽn giao thông từ hình ảnh camera giám sát bằng mạng nơron tích chập trình bày một phương pháp phát hiện tắc nghẽn giao thông thông minh sử dụng phân loại hình ảnh dưa trên nguồn dữ liệu của camera giám sát.

4p vifriedrich 06-09-2023 11 7   Download