3 trang
3 lượt xem
1 lượt tải
Mô hình học sâu
Ứng dụng các biến thể của mô hình học sâu Transformer trong dự báo lưu lượng đến hồ Tả TrạchMục tiêu của nghiên cứu là so sánh và đánh giá hiệu suất của các biến thể Transformer như Reformer, Informer, Autoformer, và PatchTST, nhằm cải thiện độ chính xác và tính ứng dụng trong dự báo lưu lượng nước.
Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Tóm tắt văn bản sử dụng các kỹ thuật trong deep learningBố cục luận văn được chia thành 6 chương tình bày về: Giới thiệu bài toán tóm tắt văn bản. Trình bày khái niệm và các phương pháp tiếp cận cho bài toán; cơ sở lý thuyết, trình bày những khái niệm và mô hình trong học sâu; mô hình đề xuất, trình bày cơ chế attention cùng thuật toán tìm kiếm chùm và áp dụng vào mô hình đề xuất; thực nghiệm và đánh giá, trình bày quá trình thử nghiệm và đưa ra một số đánh giá, nhận xét
cùng kết quả đạt được.
24 trang
148 lượt xem
10 lượt tải
Nghiên cứu ứng dụng học sâu xây dựng bộ nhận dạng vật thể giúp thanh toán hàng hóa nhanhBài viết này trình bày giải pháp xây dựng bộ nhận dạng vật thể thời gian thực giúp thanh toán hàng hóa nhanh. Tác giả sử dụng YOLOv4, TResNet và FAISS lần lượt ở các giai đoạn phát hiện vật thể, trích xuất đặc trưng, phân loại hình ảnh đầu ra. Điều này giúp việc thêm dữ liệu mặt hàng mới mà không phải huấn luyện lại từ đầu so với giải pháp chỉ dùng YOLO.
6 trang
56 lượt xem
2 lượt tải
Nâng cao hiệu quả mô hình chẩn đoán bệnh lao dựa trên kỹ thuật trực quan hóaBài viết này đề xuất một giải pháp thông qua việc trực quan hóa trong chẩn đoán bệnh lao từ ảnh X-quang lồng ngực để làm nổi bật các vùng trong ảnh mà mô hình học sâu sử dụng, để phát hiện sự không ăn khớp của các ảnh trong tập dữ liệu huấn luyện.
8 trang
4 lượt xem
1 lượt tải
Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Phát triển mô hình học sâu cho bài toán phát hiện bảng và nhận dạng cấu trúc của bảng trong ảnh văn bảnLuận văn của tôi sẽ được trình bày theo 5 chương. Chương đầu tiên đã giới thiệu, đặt vấn đề và mô tả bài toán cũng như phương pháp thực hiện. Chương 2 sẽ liệt kê các nghiên cứu liên quan. Chương 3 sẽ mô tả các phương pháp tác giả đã xây dựng để giải quyết bài toán đặt ra. Chương 4 sẽ trình bày kết quả thực nghiệm tôi đạt được sau khi áp dụng phương pháp đề xuất đã trình bày trong chương 3. Chương cuối cùng sẽ tổng kết và thảo luận lại các kết quả tôi đạt được khi nghiên cứu luận văn này.
67 trang
22 lượt xem
3 lượt tải
Sử dụng mô hình học sâu LSTM trong dự đoán giá trị cổ phiếuBài viết đưa ra phương pháp sử dụng mô hình học sâu Long Short-Term Memory trong dự đoán giá trị cổ phiếu và nghiên cứu tổng quan về mô hình này. Kết quả bài báo có thể dự đoán được xu hướng giá trị cổ phiếu của giá đóng điều chỉnh với sai số độ lệch bình phương trung bình gốc, sai số tuyệt đối trung bình lần lượt là 0,1387 và 0,1007.
9 trang
18 lượt xem
0 lượt tải
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Phân tích cảm xúc để đánh giá chất lượng sản phẩm dựa trên nhận xét của người dùng sử dụng mô hình học sâuLuận văn "Phân tích cảm xúc để đánh giá chất lượng sản phẩm dựa trên nhận xét của người dùng sử dụng mô hình học sâu" được hoàn thành với mục tiêu nhằm đề xuất một mô hình Deep Learning ứng dụng vào việc phân loại văn bản (classification), trích xuất khía cạnh (aspect extraction) và phân tích cảm xúc (sentiment analysis); Xây dựng một hệ thống sử dụng các mô hình được huấn luyện sẵn ở trên để phân loại và phân tích cảm xúc cho các dữ liệu mới được crawl từ crawler.
56 trang
64 lượt xem
8 lượt tải
Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật gợi ý mua hàng theo phiên dựa trên mô hình học sâuLuận án Tiến sĩ Khoa học máy tính "Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật gợi ý mua hàng theo phiên dựa trên mô hình học sâu" trình bày các nội dung chính sau: Nghiên cứu và đề xuất cách thức biểu diễn dữ liệu phiên làm việc; Nghiên cứu và đề xuất một số mô hình mạng nơ-ron học sâu và mạng nơ-ron đồ thị nhằm xây dựng mô hình dự báo hành vi mua hàng của khách hàng dựa vào phiên làm việc hiện tại của họ; Thực nghiệm một số phương án khác nhau và so sánh với một số mô hình cơ sở nhằm đánh giá tính hiệu quả của mô hình đề xuất.
130 trang
31 lượt xem
7 lượt tải
Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Phân tích biểu cảm mặt người dùng mạng nơ ron tích chậpNghiên cứu đề tài "Phân tích biểu cảm mặt người dùng mạng nơ ron tích chập" này nhằm mục đích tìm hiểu bài toán nhận biết cảm xúc từ nét mặt, từ đó xây dựng các hệ thống ứng dụng trong thực tiễn như: đánh giá cảm xúc nhân viên trong thời gian làm việc tại công ty, từ đó xác định hiệu quả công việc; hoặc xác định cảm xúc của lái xe đường dài: tạo báo động khi ở trạng thái buồn ngủ (tránh gây ra nguy hiểm).
28 trang
27 lượt xem
5 lượt tải
Luận văn Thạc sĩ Máy tính: Mô hình học sâu cho bài toán phân loại tài liệu ảnhBài toán phân lớp ảnh đã và đang được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm và hướng đến. Đã có nhiều phương pháp được đề xuất nhằm giải quyết các bài toán thực tiễn và nâng cao tính hiệu quả phân lớp. Một trong những cách tiếp cận phô biên hiện nay cho bài toán phân lớp ảnh có thể nhắc tới là sử dụng phân lớp ảnh dựa trên trích chọn đặc trưng ảnh. Đề tài sẽ nghiên cứu sâu hơn về vấn đề này, mời các bạn cùng tìm hiểu.
79 trang
37 lượt xem
3 lượt tải
Luận án Tiến sĩ Toán học: Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng ViệtLuận án Tiến sĩ Toán học "Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn và ứng dụng cho văn bản tiếng Việt" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan về bài toán phát hiện sao chép; Trích rút từ khóa dựa trên mô hình học sâu; Phát hiện đoạn sao chép giữa hai tài liệu dựa trên các mô hình học máy; Ứng dụng các kỹ thuật phát hiện sao chép cho văn bản tiếng Việt.
173 trang
57 lượt xem
4 lượt tải
Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: Nghiên cứu ứng dụng mô hình học sâu trong phát hiện xâm nhập mạngLuận văn tập trung tìm hiểu các phương pháp học máy thống kê, chú trọng đến mô hình học sâu áp dụng trong bài toán phát hiện xâm nhập mạng. Ứng dụng thực nghiệm trên các tập dữ liệu từ nguồn tin cậy như CIC-IDS-2018 [14] và tập dữ liệu do nhóm nghiên cứu tạo ra trong khuôn khổ thực hiện nhiệm vụ nghiên cứu cấp Nhà nước, mã số KC.01.28/16-20. Mời các bạn cùng tham khảo!
60 trang
94 lượt xem
8 lượt tải
Xây dựng chương trình ứng dụng cho hệ thống cảnh báo nguy cơ ngập lụt các vùng ven biển: Nghiên cứu thí điểm tại tỉnh Quảng NamNgập lụt là một trong những tai biến thiên nhiên phổ biến tại các khu vực ven biển của Việt Nam, do ảnh hưởng của biến đổi khí hậu. Việc xây dựng một hệ thống cơ sở hạ tầng và công cụ hỗ trợ các hệ thống cảnh báo ngập lụt mạnh mẽ là điểm trọng yếu và cần thiết để tăng cường hiệu quả của các cảnh báo sớm. Bài viết trình bày kết quả xây dựng chương trình máy tính (WebGIS và ứng dụng trên điện thoại di động) cảnh báo nguy cơ ngập lụt cho các vùng ven biển thực nghiệm tại Quảng Nam.
9 trang
7 lượt xem
1 lượt tải
Khóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông: Xây dựng ứng dụng phát hiện lửa dựa trên mô hình học sâu trên Jetson NanoKhóa luận tốt nghiệp Mạng máy tính và truyền thông "Xây dựng ứng dụng phát hiện lửa dựa trên mô hình học sâu trên Jetson Nano" phân tích và đánh giá các mô hình nhận diện lửa đang phổ biến hiện nay. Từ đó, lựa chọn mô hình có hiệu suất cao và đáng tin cậy để tối ưu hóa và thực hiện trên thiết bị nhúng. Mời các bạn cùng tham khảo.
94 trang
113 lượt xem
25 lượt tải
Luận văn Thạc sĩ Quản lý thông tin: Ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mạiNội dung chính của luận văn này là trình bày việc sử dụng ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mại. Mời các bạn tham khảo!
69 trang
63 lượt xem
11 lượt tải
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Hệ thống thông tin: Nghiên cứu một số bài toán trong hỏi đáp cộng đồngMục đích nghiên cứu của luận án "Nghiên cứu một số bài toán trong hỏi đáp cộng đồng" là đi giải quyết các thách thức trên qua việc đề xuất các mô hình học sâu kết hợp với cơ chế chú ý được đề xuất cho một số bài toán CQA giúp nâng cao hiệu quả các mô hình dự toán.
27 trang
22 lượt xem
5 lượt tải
Đề án tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu mô hình học sâu để dự báo khách hàng rời mạng viễn thông ở Tây NinhĐề án "Nghiên cứu mô hình học sâu để dự báo khách hàng rời mạng viễn thông ở Tây Ninh" nhằm nghiên cứu thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng thu thập tại VNPT Tây Ninh, nhằm xây dựng mô hình dự đoán trên nền tảng học sâu; thông qua mô hình, xác định các yếu tố có ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả khách hàng rời mạng, hay tiếp tục sử dụng dịch vụ; đánh giá độ chính xác và khả năng áp dụng của mô hình đề xuất dự đoán khả năng rời mạng của khách hàng. Mời các bạn cùng tham khảo!
71 trang
40 lượt xem
5 lượt tải
Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015