Mạng Nơ ron tích 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).

7p viling 11-10-2024 1 0   Download

Nghiên cứu này đề xuất một mô hình lai kết hợp mạng nơ-ron tích chập – mạng có bộ nhớ dài-ngắn hạn (CNN-LSTM) để dự báo công suất điện mặt trời. Bộ dữ liệu công suất để đánh giá mô hình được thu thập từ nhà máy điện mặt trời Nhị Hà.

10p viinuzuka 28-02-2025 5 1   Download

Trong bài viết này, các kỹ thuật học sâu đã được áp dụng, đặc biệt là các mô hình phát hiện phương tiện giao thông cho bài toán phát hiện biển số xe dựa trên mô hình xác định đối tượng thời gian thực YOLOv8.

12p viprimi 16-12-2024 19 2   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 12 2   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 20 9   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 16 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 38 12   Download

Luận văn "Nhận dạng tiếng nói tiếng Việt bằng phương pháp học sâu" hướng tới việc nghiên cứu thuật toán nhận dạng âm thanh bằng mạng nơ ron tích chập (CNN) và các phương pháp học sâu để trích xuất đặc trưng và phân loại, nhận dạng giọng nói. Qua việc nghiên cứu các phương pháp học sâu cho bài toán nhận dạng giọng nói kết hợp với ngôn ngữ lập trình Python luận văn xây dựng một ứng dụng nhận dạng âm thanh đầu vào với mục tiêu nhận dạng giới tính và vùng miền của âm thanh.

96p dongcoxanh2510 25-10-2022 48 9   Download

Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin "Ứng dụng LBP-CNN cho bài toán nhận diện cảm xúc mặt người" được hoàn thành với các nội dung chính như các phương pháp phát hiện khuôn mặt người; mạng nơ-ron tích chập; Xác định vị trí khuôn mặt; mô hình CNN với đặc trưng LBP;...Mời các bạn cùng tham khảo!

54p bobietbo 01-06-2022 71 21   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

Mục tiêu của đề tài là xây dựng mô hình thuật toán mạng Nơ ron tích chập khu vực nhanh hơn để nhận dạng các đối tượng tĩnh và di động, đánh giá độ chính xác của mô hình trong trường hợp tín hiệu đầu vào lúc bình thường và nhiễu. Từ đó, tiến hành thực nghiệm mô hình nhận dạng các đối tượng tĩnh, thực nghiệm nhận dạng các đối tượng di động. Đánh giá về khả năng ứng dụng mô hình thuật toán Faster R-CNN để nhận dạng hệ động thực vật rừng di động.

80p elysadinh 07-06-2021 65 16   Download