Neuron network

The process of neural stem cell (NSC) differentiation into neurons is crucial for the development of potential cell-centered treatments for central nervous system disorders. However, predicting, identifying, and anticipating this differentiation is complex. In this study, we propose the implementation of a convolutional neural network model for the predictable recognition of NSC fate, utilizing single-cell brightfield images.

7p viengfa 28-10-2024 1 1   Download

This paper investigates the problem of finite-time stability for discrete-time neural networks with sector-bounded neuron activation functions and interval-like timevarying delay. The extended reciprocally convex approach is used to establish a delay-dependent sufficient condition to ensure finite-time stability for this class of systems.

12p viling 11-10-2024 0 0   Download

Trong nghiên cứu "Ứng dụng kỹ thuật máy học vào phân loại bệnh tim" nhóm tác giả sử dụng kỹ thuật học máy vào phân loại bệnh tim dựa trên các triệu chứng và thông tin cận lâm sàng được ghi nhận trong tập dữ liệu của bệnh nhân. Thực nghiệm được tiến hành để phân loại có bệnh hay không có bệnh tim trên bộ dữ liệu công khai về bệnh tim lần lượt với thuật toán Naïve Bayes và mạng neuron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN)...

9p senda222 22-02-2023 10 3   Download

Báo cáo chuyên đề học phần "Nhập môn học máy: Nhận diện chữ viết bằng Neutral network" có nội dung gồm 3 chương. Chương 1: Tổng quan về đề tài; Chương 2: Mô hình mạng neuron và mô hình học sâu; Chương 3: Kết quả thực nghiệm và đánh giá. Mời các bạn cùng tham khảo.

41p phuongnguyen0520 14-12-2022 62 24   Download

Bài viết này sử dụng GIS và công cụ máy học được áp dụng với các dữ liệu viễn thám, quan trắc tại khu vực Đắk Nông để thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ bệnh sốt rét. Nơron nhân tạo ANN (Artificial Neuron Network) được ứng dụng để mô hình hóa các điều kiện tối ưu cho bệnh sốt rét với 15 tiêu chí đầu vào và các dữ liệu lấy mẫu thực địa. Kết quả cho thấy bản đồ nguy cơ bệnh sốt rét có mức độ tương đồng cao với dữ liệu lấy mẫu thực tế.

10p viindranooyi 04-05-2022 26 3   Download

Bài viết trình bày một mô hình mạng trí tuệ nhân tạo, nhận diện chữ số viết tay bằng mạng neuron tích chập (Convolutional neural network - CNN). Qua đó làm rõ các khái niệm tham số, đánh giá tầm quan trọng các tham số trong mô hình, trình bày kết quả mô phỏng đạt được khi sử dụng mạng neuron nhân tạo để nhận diện các ảnh chữ số viết tay dựa trên tập dữ liệu MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) và đưa mô hình mạng CNN ứng dụng vào bài toán nhận dạng chữ số viết tay trên nền tảng Android.

12p viplato 05-04-2022 34 6   Download

Bài viết khái quát về các hướng nghiên cứu liên quan đến giải thuật điều khiển cánh tay robot song song như: PID Controller, Neural Network, Learning control dựa trên mô hình thực nghiệm. Trong đó tổng hợp những kiến thức nền tảng cơ bản về phương trình động học, giải thuật điều khiển PID, giải thuật nhận dạng và huấn luyện mạng neuron nhân tạo.

3p viclerkmaxwel 16-02-2022 36 4   Download

Phát hiện đối tượng có thể chia thành hai nhóm là: Phát hiện một đối tượng cụ thể và phát hiện chủng loại đối tượng. Hầu hết các phương pháp điều dựa trên họ R-CNN (Regions with Convolutional Neural Network Family) như R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN,… gồm một chuỗi tiến trình nhiều lớp xen kẽ nhau rất phức tạp và chi phí cao.

7p vining2711 09-08-2021 130 10   Download

The purpose of the dissertation is to test and use different accuracy assessment methods to evaluate the improvement of grid DEMs accuracy when increasing resolution by popular resampling methods. Currently and building the algorithm and programs to increase the spatial resolution and accuracy of the grid DEM using Hopfield neural networks. Objects of the study are grid DEMs which are built from different methods such as: LiDar DEM, contour and field measurements. The scope of the study includes the spatial resolution and accuracy of the above grid DEMs.

25p dolphintaletale 23-04-2021 32 6   Download

Nghiên cứu giới thiệu phương pháp dự báo độ rỗng bằng phương pháp truyền thống và sử dụng mạng neuron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN). Phương pháp nội suy truyền thống Kriging sẽ được áp dụng để tìm ra mối quan hệ trong không gian của thông số độ rỗng thông qua các mô hình 2D. Nghiên cứu cũng ứng dụng công cụ “nnstart” của phần mềm Matlab thông qua các lý thuyết về ANN và áp dụng vào việc dự báo độ rỗng cho giếng nghiên cứu.

10p vibeirut2711 19-08-2020 103 4   Download

Bài viết trình bày một kiến trúc kết hợp giữa CNN và MLP để khai thác ưu điểm của hai kiến trúc này trong việc nhận dạng hình ảnh tự nhiên. Vai trò của các khối chức năng trong mạng sẽ được phân tích và đánh giá thông qua tỉ lệ nhận dạng.

5p vidanh95 13-12-2018 114 4   Download

Nhận diện chữ số viết tay (Handwritten Digit Recognition) là một kỹ thuật ứngdụng các thuật toán máy học dùng để nhận diện và phân lớp chữ số viết tay dưới dạng hình ảnh. Một số thuật toán máy học phổ biến hiện nay bao gồm K Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Stochastic Gradient Descent, Artificial Neuron Network (ANN), Hidden Markov Model (HMM)…

9p sieunhansoibac3 12-04-2018 137 11   Download

EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2003:7, 620–628 c 2003 Hindawi Publishing Corporation Analog VLSI Circuits for Short-Term Dynamic Synapses Shih-Chii Liu Institute of Neuroinformatics, University of Zurich and ETH Zurich, Winterthurerstrasse 190, CH-8057 Zurich, Switzerland Email: shih@ini.phys.ethz.ch Received 14 May 2002 and in revised form 25 September 2002 Short-term dynamical synapses increase the computational power of neuronal networks. These synapses act as additional filters to the inputs of a neuron before the subsequent integration of these signals at its cell body.

9p sting12 10-03-2012 40 4   Download

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành y học dành cho các bạn tham khảo đề tài: Modification of a neuronal network direction using stepwise photo-thermal etching of an agarose architecture

8p toshiba25 08-12-2011 35 3   Download

Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học Minireview cung cấp cho các bạn kiến thức về ngành y đề tài: Comparative sequence analysis reveals an intricate network among REST, CREB and miRNA in mediating neuronal gene expression...

14p thulanh20 10-11-2011 38 1   Download

Recurrent Network có các hidden neuron: ph n t làm tầ ử rễ z-1 được dùng Đầu ra của Neural được feedback về tất cả các Neural. Recurrent Neural Network (RNN) Input: Pattern (thường có nhiều hoặc xuống cấp) Output: Corresponding pattern (hoàn hảo/xét môṭ cách tương đôí la ̀ ko có nhiễu )

53p haiph37 15-09-2010 93 26   Download

Convergence of Online Learning Algorithms in Neural Networks An analysis of convergence of real-time algorithms for online learning in recurrent neural networks is presented. For convenience, the analysis is focused on the real-time recurrent learning (RTRL) algorithm for a recurrent perceptron. Using the assumption of contractivity of the activation function of a neuron and relaxing the rigid assumptions of the fixed optimal weights of the system, the analysis presented is general and is applicable to a wide range of existing algorithms....

9p doroxon 12-08-2010 90 8   Download

A Class of Normalised Algorithms for Online Training of Recurrent Neural Networks A normalised version of the real-time recurrent learning (RTRL) algorithm is introduced. This has been achieved via local linearisation of the RTRL around the current point in the state space of the network. Such an algorithm provides an adaptive learning rate normalised by the L2 norm of the gradient vector at the output neuron. The analysis is general and also covers simpler cases of feedforward networks and linear FIR filters...

12p doroxon 12-08-2010 89 15   Download

Data-Reusing Adaptive Learning Algorithms In this chapter, a class of data-reusing learning algorithms for recurrent neural networks is analysed. This is achieved starting from a case of feedforward neurons, through to the case of networks with feedback, trained with gradient descent learning algorithms. It is shown that the class of data-reusing algorithms outperforms the standard (a priori ) algorithms for nonlinear adaptive filtering in terms of the instantaneous prediction error.

14p doroxon 12-08-2010 97 9   Download