Neural network

Modern civilization is heavily dependent on energy, which burdens the energy sector. Therefore, a highly accurate energy consumption forecast is essential to provide valuable information for efficient energy distribution and storage. This study proposed a hybrid deep learning model, called I-CNN-JS, by incorporating a jellyfish search (JS) algorithm into an ImageNetwinning convolutional neural network (I-CNN) to predict weekahead energy consumption.

6p vibenya 31-12-2024 3 0   Download

Bài viết này đề xuất sử dụng mạng nơ-ron xung (Spiking Neural Networks-SNNs) với kiến trúc mạng truyền thẳng (feedforward) như một giải pháp mới nhằm nâng cao độ chính xác và tốc độ trong nhận dạng các cơn động kinh từ tín hiệu EEG.

6p vibenya 31-12-2024 2 1   Download

This review explores recent ML advancements in assessing corrosion in RC structures. Various algorithms, such as Artificial Neural Networks (ANNs), Gene Expression Programming (GEP), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Machine (SVM) and Ensemble Learning, have shown potential in estimating corrosion processes, predicting material properties, and evaluating structural durability.

7p vibenya 31-12-2024 2 0   Download

This paper deals with synchronization analysis problem for a class of fractional-order neural networks with unbounded delays. Using the Lyapunov function method combined with fractional Halanay inequality, we derive a novel sufficient condition for asymptotic stability of the error system resulting in two neural networks are synchronized.

9p viprimi 16-12-2024 0 0   Download

Bài giảng Máy học và mạng neural - Bài 4 trang bị cho người học những kiên thức về mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Networks). Các nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Các bài toán phù hợp với ANNs, cấu tạo ANNs, các hàm ngưỡng, kiến trúc ANNs,... Mời các bạn cùng tham khảo.

41p youcanletgo_04 17-01-2016 146 30   Download

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (Mạng nơron nhân tạo - Artificial neural network). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Giới thiệu mạng nơron nhân tạo, các ứng dụng điển hình, cấu trúc và hoạt động của một nơron nhân tạo, đầu vào và tổng kết dịch chuyển, hàm tác động - Giới hạn cứng, logic ngưỡng, kiến trúc mạng,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

68p tieu_vu16 03-01-2019 47 4   Download

Bài giảng "Máy học nâng cao: Deep learning an introduction" cung cấp cho người học các kiến thức: Introduction, applications, convolutional neural networks and recurrent neural networks, hardware and software. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

109p abcxyz123_08 11-04-2020 52 6   Download

Bài giảng Máy học nâng cao: Giới thiệu đã giới thiệu chung về môn học, các nội dung, tài liệu tham khảo, hình thức đánh giá, danh sách các đề tài, các vấn đề trong máy học, trao đổi và thảo luận. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

41p abcxyz123_08 11-04-2020 36 5   Download

Bài giảng "Máy học nâng cao: Artificial neural network" cung cấp cho người học các kiến thức: Introduction, perceptron, neural network, backpropagation algorithm. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

62p abcxyz123_08 11-04-2020 40 4   Download

Bài giảng Lý thuyết nhận dạng - Một số kỹ thuật trong lý thuyết nhận dạng (tiếp) với các nội dung radial basis functions neural networks; kiến trúc của mạng neural RBF; khớp đường cong sử dụng mạng neural RBF; biểu diễn của dữ liệu nói trên; phân bố của mẫu trong ví dụ...

76p cothumenhmong7 05-09-2020 46 5   Download

Bài giảng cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu mạng nơron nhân tạo, các ứng dụng điển hình, cấu trúc và hoạt động của một nơron nhân tạo, đầu vào và tổng kết dịch chuyển, hàm tác động - Giới hạn cứng, logic ngưỡng, kiến trúc mạng,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

47p koxih_kothogmih7 24-09-2020 42 8   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 27 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 30 6   Download

Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 9: Mạng hồi quy. Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán dự đoán chuỗi; mạng hồi quy thông thường; lan truyền ngược theo thời gian (BPTT); mạng LSTM và GRU; một số áp dụng;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

58p duonghoanglacnhi 07-11-2022 25 5   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 10: Mạng nơron (Neural networks). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: mạng nơ-ron nhân tạo; cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron; kiến trúc mạng ANN; hàm đánh giá lỗi (Loss function); giải thuật học lan truyền ngược;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

71p duonghoanglacnhi 07-11-2022 21 5   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; mạng nơron nhân tạo (Artificial neural network); các ứng dụng điển hình của mạng nơron nhân tạo; cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron; kiến trúc mạng nơron nhân tạo;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

69p duonghoanglacnhi 07-11-2022 25 7   Download

Phân loại hình ảnh là một trong những bài toán quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính. Bài viết này đánh giá hai phương pháp chính trong phân loại hình ảnh: đặc trưng cục bộ và đặc trưng toàn cục. Kỹ thuật cổ điển như SIFT tập trung vào đặc trưng cục bộ, trong khi phương pháp hiện đại như Convolutional Neural Network (CNN), tiêu biểu là VGG-8, khai thác đặc trưng toàn cục.

12p viprimi 16-12-2024 4 1   Download

This thesis develops a flexible customer behavior analysis system, including essential head pose estimation or F-formation modules. This system will be evaluated in an actual retail store. Further, after studying the system, realizing the mentioned problems of the head pose problem, we also propose a process to collect the head pose dataset and multi-task deep neural network model, fusing face detection and head pose estimation to yield face position and head pose at the same time.

72p khanhchi0912 12-04-2024 5 2   Download

The research subject is the process of economic and mathematical modelling of time series characterizing the bitcoin exchange rate volatility, based on the use of artificial neural networks. The purpose of the work is to search and scientifically substantiate the tools and mechanisms for developing prognostic estimates of the crypto currency market development. The paper considers the task of financial time series trend forecasting using the LSTM neural network for supply chain strategies.

5p longtimenosee09 08-04-2024 11 1   Download

The aim of this research was to examine if a visual based training method could improve badminton player's decision making and in game performance. This research comprises a collection of research problems relating 10 visual based training, digital learning and general tau theory in relation 10 badminton.

183p runthenight05 01-03-2023 7 3   Download