Mạng neural 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

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 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!

48p tomjerry005 17-11-2021 29 5   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!

48p duonghoanglacnhi 07-11-2022 32 6   Download

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Khai phá quan điểm với kỹ thuật học sâu" trình bày các nội dung chính sau: Đề xuất trích rút khía cạnh của thực thể với hướng tiếp cận học sâu và mô hình khai phá quan điểm thực hiện tác vụ này dựa trên các kỹ thuật học sâu; Đề xuất xây dựng một tập dữ liệu đa miền dùng cho thực nghiệm được hình thành trên cơ sở tích hợp các bình luận của người dùng trên các miền khác nhau; và mô hình khai phá quan điểm mức khía cạnh đa tác vụ, đa miền sử dụng hướng tiếp cận học sâu được thực nghiệm trên tập dữ liệu đa miền này.

164p vilazada 02-02-2024 10 4   Download

Luận văn Thạc sĩ Máy tính "Nghiên cứu bài toán bóc tách thông tin trong chứng minh thư sử dụng học sâu" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan về phát hiện, nhận dạng ký tự, sự phát triển của học máy và học sâu; Giới thiệu về mạng Convolution Neural Network; Mô hình mạng pixellink cho phát hiện văn bản; Giới thiệu về Convolution Recurrent Neural Network; Cài đặt thử nghiệm và kết quả.

57p viabigailjohnson 10-06-2022 50 7   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!

77p thecontrollers 02-08-2021 36 7   Download

Tiểu luận nghiên cứu nhằm tìm hiểu mạng Couvolutional Neural Netwok và mô hình mạng; ứng dụng Couvolutional Neural Network cho bài toán nhận dạng hoa quả.

26p lucashero 24-04-2021 86 14   Download

Luận văn tập trung vào nghiên cứu, tìm hiểu về mạng nơ ron tích chập. Sau đó so sánh các phương pháp học sâu ở mức độ tổng quan trên phương diện học thuật, từ đó thấy được tiềm năng cũng như hạn chế của AI với cái nhìn khách quan nhất.

86p tamynhan0 04-07-2020 63 15   Download

Thông qua máy học nghiên cứu các thuật toán nhận dạng khuôn mặt bằng mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network) và các phương pháp học sâu mang lại kết quả có độ chính xác cao, từ đó áp dụng vào bài toán thực tế: Xây dựng hệ thống điểm danh bằng khuôn mặt.

15p vantay113 08-07-2020 383 35   Download

Nội dung đề tài "Nghiên cứu về mạng neural tích chập và ứng dụng cho bài toán nhận dạng biển số xe" được trình bày thành 3 chương: Chương 1/ Mạng neural và mạng neural tích chập; chương 2/ Tổng quan về nhận dạng biển số xe, chương 3/ Áp dụng mạng neural tích chập trong nhận dạng ký tự. mời các bạn cùng tìm hiểu về luận văn.

58p hanh_tv26 03-04-2019 200 28   Download

Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin "Nghiên cứu về mạng neural tích chập và ứng dụng cho bài toán nhận dạng biển số xe" tập trung nghiên cứu về mạng neural cũng như mạng Convolution (tích chập) cũng như ý tưởng của mô hình CNNs trong phân lớp ảnh (Image Classification), và áp dụng trong việc xây dựng hệ thống nhận dạng biển số xe tự động.

26p hanh_tv26 03-04-2019 138 15   Download