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

Mạng neural chập CNN

Xem 1-20 trên 23 kết quả Mạng neural chập CNN
  • 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).

    pdf7p viling 11-10-2024 1 0   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).

    pdf7p viamancio 29-05-2024 13 7   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!

    pdf10p dathienlang1012 03-05-2024 7 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.

    pdf6p phocuuvan0201 02-02-2024 9 2   Download

  • Bài viết Nhận diện cảm xúc người học thời gian thực trong lớp học trực tuyến đánh giá khách quan chất lượng của các lớp học trực tuyến, chúng tôi đề xuất phương pháp nhận diện cảm xúc tự động dựa trên mạng tích chập CNN (Convolution Neural Network). Mô hình cho phép nhận diện bảy loại cảm xúc khác nhau của con người.

    pdf7p vifriedrich 25-08-2023 13 3   Download

  • Bài viết Ứng dụng đại số gia tử làm cơ sở cho hệ suy luận mờ trong phát hiện đường biên của hình ảnh đề xuất ứng dụng đại số gia tử (Hedge Algebras) làm cơ sở cho hệ thống suy luận mờ để phát hiện đường biên của hình ảnh. Kết quả ban đầu của nghiên cứu cho thấy phương pháp được đề xuất cho kết quả khá tốt và có triển vọng phát triển.

    pdf6p viannee 02-08-2023 5 4   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!

    pdf48p duonghoanglacnhi 07-11-2022 29 6   Download

  • Bài viết đưa ra cách tiếp cận gần gũi nhất về thuật toán tối ưu cũng như các thuật toán tối ưu thường được sử dụng. Để thực hiện khảo sát, chúng tôi lựa chọn mô hình mạng nơ-ron tích chập (Convolution neural network - CNN), độ hiệu quả của các thuật toán tối ưu sẽ được đánh giá dựa trên giá trị hàm mất mát và tỉ lệ nhận dạng đúng của mô hình mạng đối với hai bộ cơ sở dữ liệu là MNIST và CIFAR-10.

    pdf12p viplato 05-04-2022 51 8   Download

  • Bài viết trình bày một mô hình mạng trí tuệ nhân tạo, nhận diện chữ số viết tay bằng mạng neuron tích chập (Convolutional neural network - CNN). Qua đó làm rõ các khái niệm tham số, đánh giá tầm quan trọng các tham số trong mô hình, trình bày kết quả mô phỏng đạt được khi sử dụng mạng neuron nhân tạo để nhận diện các ảnh chữ số viết tay dựa trên tập dữ liệu MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) và đưa mô hình mạng CNN ứng dụng vào bài toán nhận dạng chữ số viết tay trên nền tảng Android.

    pdf12p viplato 05-04-2022 34 6   Download

  • Nhận dạng khuôn mặt người có nhiều ứng dụng trong đời sống. Tuy nhiên, bài toán này vẫn còn một số những thách thức nhất định vì ảnh mặt người thu được đôi khi bị mất hay bị nhiễu thông tin. Do đó, trình bày một cách giải quyết vấn đề trên. Từ ảnh ban đầu, tôi phát hiện khuôn mặt và phân vùng mặt theo superpixel, từ đó tách mặt ra thành các vùng riêng biệt.

    pdf5p viclerkmaxwel 16-02-2022 39 3   Download

  • Nghiên cứu này đề xuất một giải pháp ứng mạng học sâu CNN (Convolutional neural network) để nhận dạng một số lỗi thông dụng trên động cơ cảm ứng dựa vào âm thanh vận hành. Dữ liệu âm thanh phát ra từ trên động cơ cảm ứng hai cực 0,37 kW được thu thập trong một số trường hợp như hoạt động bình thường, mất pha, lệch pha và vỡ bạc đạn.

    pdf11p paddington36 04-01-2022 38 2   Download

  • Nghiên cứu này đã đề xuất một phương pháp để trích xuất văn bản tự động từ bìa màu dựa trên các thuật toán tiền xử lý và thuật toán CNN. Kết quả cho thấy phương pháp đề xuất có thể phát hiện chính xác 97% văn bản đối với ảnh bìa có nền phức tạp hoặc màu kí tự gần trùng với màu nền.

    pdf8p vizhangyiming 14-12-2021 39 2   Download

  • Trên một hệ thống giao thông, các thông tin cơ bản về luồng giao thông như số lượng, chủng loại và tốc độ di chuyển của các phương tiện là đầu vào quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu phục vụ cho công tác quản lý và điều hành giao thông. Bài viết đề cập tới một giải pháp phát hiện và phân lớp các phương tiện giao thông với độ chính xác cao dựa trên mô hình mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN).

    pdf8p vilarrypage 21-11-2021 34 3   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!

    pdf48p tomjerry005 17-11-2021 27 5   Download

  • Bài viết đề xuất một mô hình phân tách giọng hát từ nguồn hỗn hợp âm nhạc bằng mạng nơron tích chập - CNN (Convolutional Neural Network). Phép biến đổi Fourier thời gian ngắn - STFT (Short time Fourier Transform) được áp dụng để trích các đặc trưng cơ bản của tín hiệu giọng hát. Bộ dữ liệu DSD100 (Demixing Secrets Dataset 100) gồm các hỗn hợp âm nhạc của giọng hát và nhạc đệm từ các nhạc cụ như trống, bass, .v.v. được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình mạng CNN.

    pdf8p visteveballmer 06-11-2021 14 2   Download

  • Nghiên cứu này đề xuất sử dụng mạng nơ-ron tích chập kết nối chéo (CrossCNN: Cross-connection Convolutional Neural Network) để nhận dạng cử chỉ tay dựa trên dữ liệu phân tích phổ Doppler vi mô (micro-Doppler) của ra-đa FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave). Thêm vào đó, các mức nhiễu khác nhau được thêm vào dữ liệu để đánh giá đầy đủ hơn đối với mô hình đề xuất.

    pdf8p vibigates 29-10-2021 23 1   Download

  • Bài viết này đề xuất một phương pháp phân loại nhanh mã độc sử dụng mạng nơron tích chập Convolutional Neural Networks (CNN) với dữ liệu đầu vào là ảnh ASM. Cụ thể, phương pháp dựa trên phần mềm dịch ngược để tạo ra tệp tin ASM và biểu diễn phần thông tin đặc tả cấu trúc của tệp tin dưới dạng chuỗi điểm ảnh.

    pdf7p vijihyo2711 25-09-2021 27 3   Download

  • Phát hiện đối tượng có thể chia thành hai nhóm là: Phát hiện một đối tượng cụ thể và phát hiện chủng loại đối tượng. Hầu hết các phương pháp điều dựa trên họ R-CNN (Regions with Convolutional Neural Network Family) như R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN,… gồm một chuỗi tiến trình nhiều lớp xen kẽ nhau rất phức tạp và chi phí cao.

    pdf7p vining2711 09-08-2021 133 10   Download

  • Đề tài này nghiên cứu mạng Nơ-ron tích chập (Convolution Neural Network - CNN), mà cụ thể là YOLO v2 (You Only Look Once - YOLO) ứng dụng trong bài toán. Nghiên cứu bài toán theo vết đối tượng. Xây dựng các thuật giải với dữ liệu tại một trường THPT. Mời các bạn cùng tham khảo!

    pdf77p thecontrollers 02-08-2021 27 6   Download

  • Bài báo trình bày việc ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong phân tích và kiểm tra linh kiện điện tử trên mạch in PCB trong miền thời gian thực. Mô hình mạng nơ-ron tích chập CNN 53 lớp được sử dụng để trích xuất đặc trưng của vật thể và dự đoán một vật thể trong một tấm ảnh mới.

    pdf6p caygaocaolon10 05-02-2021 48 3   Download

CHỦ ĐỀ BẠN MUỐN TÌM

ADSENSE

nocache searchPhinxDoc

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2