Mô hình RNN

Giám sát sức khỏe công trình cầu bằng các biến thể nâng cấp của mạng hồi quy RNN (Recurrent Neural Network) trong xử lý dữ liệu chuỗi đã thu hút sự quan tâm lớn từ cộng đồng quốc tế. Bài viết này đề xuất sử dụng GRU (Gated Recurrent Unit), một biến thể cải tiến của RNN, để phát hiện và xác định vị trí hư hỏng trong kết cấu cầu thông qua dữ liệu chuỗi thời gian từ các cảm biến ảo.

15p vibecca 01-10-2024 3 2   Download

Nghiên cứu này đã ứng dụng mô hình GRU (Gated Recurrent Unit) thuộc nhóm mạng nơ ron hồi quy (RNN - Recurrent Neural Network) để phân tích dữ liệu nghiệm triều thu nhận được tại trạm nghiệm triều Vũng Tàu trong thời gian từ 01/01/1999 đến 31/12/2022.

8p vijaychest 16-05-2024 6 2   Download

Bài viết này tập trung nghiên cứu đề xuất xây dựng mô hình đánh giá hiệu quả của các thuật toán Deep Learning gồm Recurrent Neural Network (RNN), Long Short Term Memory (LSTM) và Gated Recurrent Unit (GRU), từ đó biết được mức độ tin cậy của từng bộ dữ liệu trong việc xây dựng mô hình phát hiện bất thường mạng.

8p vigrab 02-02-2024 10 3   Download

Bài viết "Kỹ thuật học sâu trong phát hiện tấn công Botnet" đã sử dụng kỹ thuật học sâu, đề xuất xây dựng một mô hình mạng nơron ba lớp trong việc phát hiện, cảnh báo các cuộc tấn công sử dụng mạng Botnet. Qua so sánh và đánh giá, kết quả đạt được của mô hình mạng nơron được đề xuất là tốt hơn so với các phương pháp khác như SVM, RNN, LSTM.

9p phuong798 26-12-2023 10 4   Download

Bài viết Mạng nơron phản hồi và tính ổn định của mạng nơron phản hồi trình bày cấu trúc mô hình mạng nơron Cohen-Grossberg, mạng nơron Hopfield liên tục cùng các mối liên hệ giữa hai mô hình này và giới thiệu về cách xây dựng hàm Lyapunov để phân tích GAS phụ thuộc vào trễ của RNNs.

3p vimulcahy 02-10-2023 9 3   Download

Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính "Phát triển mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên cấu trúc KD-Tree" trình bày các nội dung chính sau: Nghiên cứu cấu trúc dữ liệu đa chiều KD-Tree; xây dựng các thuật toán thao tác trên KD-Tree tổ chức lưu trữ véc-tơ đặc trưng hình ảnh; hát triển mô hình tìm kiếm ảnh bằng cách kết hợp các phương pháp học có giám sát, bán giám sát và rừng ngẫu nhiên để tạo ra mô hình phân lớp hình ảnh, gom cụm dữ liệu dựa trên cấu trúc KD-Tree.

139p vimurdoch 02-10-2023 14 7   Download

Đề tài luận văn "Ứng dụng máy học trong tạo sinh câu trả lời cho hệ thống hỏi đáp" nhằm mục tiêu nghiên cứu sử dụng các mô hình máy học và học sâu để xây dựng một hệ thống trả lời tự động (chatbot) có chức năng tạo sinh câu trả lời tiếng Việt trong một lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

59p trankora03 05-08-2023 14 6   Download

Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 11: Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Phần 2). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán sinh văn bản character-RNN; giới thiệu về bài toán dịch máy; mô hình NMT; cơ chế chú ý (attention);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

74p duonghoanglacnhi 07-11-2022 9 5   Download

Bài viết Xây dựng mô hình máy học LSTM (Long Short-Term Memory) phục vụ công tác dự báo mặn tại trạm đo mặn Đại Ngãi trình bày kết quả của nghiên cứu xây dựng một mô hình mạng bộ nhớ dài–ngắn LSTM (Long Short–Term Memory), là một dạng đặc biệt của mạng nơ–ron hồi quy (RNN–Recurrent Neural Network) để dự báo độ mặn tại trạm đo mặn Đại Ngãi, tỉnh Sóc Trăng.

7p visaleen 03-11-2022 20 3   Download

Bài viết Ứng dụng mạng nơ-ron LSTM (Long Short-Term Memory Neural Networks) dự báo mực nước tại cống - âu thuyền Cầu Cất trong hệ thống Bắc Hưng Hải trình bày việc xây dựng một mô hình toán dựa trên mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network - RNN) để dự báo mực nước sông vùng triều và ứng dụng nó phục vụ việc dự báo mực nước ở thượng lưu cống – âu thuyền Cầu Cất trong hệ thống thủy lợi Bắc Hưng Hải.

3p vipriyankagandhi 27-07-2022 30 3   Download

Bài viết Nâng cao chất lượng nhận dạng tiếng nói tiếng Việt sử dụng mô hình ngôn ngữ Transformer-XL đánh giá hiệu quả của Transformer-XL với tiếng Việt cũng như việc áp dụng chúng vào một hệ thống nhận dạng tiếng nói.

3p vipriyankagandhi 27-07-2022 10 2   Download

Bài viết Nâng cao chất lượng nhận dạng tiếng nói sử dụng kỹ thuật RNN Language Model Rescoring trình bày các nội dung chính sau: Hệ thống nhận dạng tiếng nói sử dụng kỹ thuật RNN-LM Rescoring; Ảnh hưởng của rescoring weight đến chất lượng nhận dạng.

3p viabigailjohnson 10-06-2022 17 3   Download

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã kết hợp mạng RNN và mô hình thủy văn vào bài toán dự báo dòng chảy lũ theo thời gian thực nhằm mục đích tăng độ chính xác của mô hình dự báo dòng chảy. Mô hình đã tìm ra được bộ thông số tối ưu phục vụ cho việc dự báo được lượng nước lũ trong thời gian tiếp theo dựa vào các bước thời gian trước đó. Điều này có thể giúp nâng cao tính chính xác cho việc mô phỏng dòng chảy.

3p vimegwhitman 10-06-2022 32 5   Download

Nghiên cứu này trình bày các kết quả trong việc sử dụng mạng bộ nhớ ngắn dài (LSTM – Long Short Term Memory) một phiên bản cải tiến của mạng nơ-ron hồi quy (RNN – Recurrent Neural Network) để xây dựng mô hình dự báo sóng tại trạm hải văn Cồn Cỏ theo các hạn dự báo 06, 12, 18 và 24 giờ.

12p viginnirometty 04-05-2022 40 2   Download

Trong những năm gần đây, các hiện tượng thiên tai xảy ra thường xuyên và có xu thế cực đoan hơn. Việc đo đạc, dự báo, cảnh báo lũ lụt là một hoạt động hết sức quan trọng và có ý nghĩa thiết thực giúp cho các ngành sản xuất cũng như ổn định đời sống của người dân cả nước. Báo cáo tập trung trình bày các nội dung chính sau: Mô hình mạng thần kinh nhân tạo hồi tiếp, WebGIS và cơ sở dữ liệu; Xây dựng hệ thống dự báo; Thử nghiệm hệ thống dự báo cho một số lưu vực.

77p vikissinger 03-03-2022 60 8   Download

RNN có khả năng nhớ các thông tin được tính toán trước. Gần đây, mạng LSTM đang được chú ý và sử dụng khá phổ biến. Về cơ bản mô hình của LSTM không khác mô hình truyền thống của RNN, nhưng chúng sử dụng hàm tính toán khác ở các trạng thái ẩn. Vì vậy mà ta có thể truy xuất được quan hệ của các từ phụ thuộc xa nhau rất hiệu quả. Việc ứng dụng LSTM sẽ được giới thiệu ở bài báo sau. Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài viết!

6p huyetthienthan 23-11-2021 29 3   Download

Trong phạm vi khóa luận sẽ trình bày về mô hình mạng nơ-ron dựa trên cơ chế tập trung (attention-based neural networks) áp dụng vào việc dự đoán tác dụng phụ của thuốc sử dụng dữ liệu từ y văn. Kết quả thử nghiệm của khóa luận chỉ ra rằng mô hình ATT-RNN, ATT-GRU, ATT-LSTM hoạt động tốt hơn mô hình CNN khi không sử dụng các kỹ thuật attention và ATT-GRU đạt được điểm F1 trung bình tốt nhất là 0,6037 trên bộ thử nghiệm trong số các DNN được thử nghiệm.

53p inception36 25-11-2021 51 5   Download

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 11 Một số ứng dụng học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (tiếp theo), cung cấp cho người học những kiến thức như: Bài toán sinh văn bản: Character-RNN; Giới thiệu về bài toán dịch máy; Mô hình NMT; Cơ chế chú ý (attention).

74p tomjerry005 17-11-2021 35 6   Download

Tóm tắt văn bản là một bài toán rất được quan tâm trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Sản phẩm của quá trình tóm tắt văn bản thường ngắn hơn văn bản ban đầu, súc tích, nhưng vẫn giữ nguyên ý chính. Bài báo này trình bày thực nghiệm các phương pháp tóm tắt rút trích trên các văn bản tiếng Việt. Chúng tôi xây dựng tập dữ liệu gồm 150.000 bài báo được rút trích từ các trang báo mạng phổ biến ở Việt Nam.

8p vijihyo2711 25-09-2021 22 2   Download

Bài viết này trình bày một mô hình Long Short-Term Memory network (LSTM), một dạng đặc biệt của RNN, để dự báo mực nước ở hạ lưu cống - âu thuyền Cầu Cất thuộc hệ thống thủy lợi Bắc Hưng Hải. Dữ liệu đầu vào của mô hình chỉ là mực nước ở hạ lưu cống Cầu Cất trong quá khứ, kết quả dự báo là mực nước ở đó cho 6 giờ, 12 giờ, 18 giờ và 24 giờ trong tương lai. Mời các bạn cùng tham khảo!

9p novemberer 10-07-2021 42 3   Download