Nơron không giám sát

Bài viết này trình bày các thuật toán nhận dạng khuôn mặt sử dụng kỹ thuật học sâu không giám sát GAN (Generative Adversarial Networks) với hai biến thể là CGAN (Conditional Generative Adversarial Networks) và SRGAN (Super Resolution Generative Adversarial Networks) nhằm tăng tính đa dạng các trạng thái biểu cảm khuôn mặt, làm dày và tăng chất lượng tập ảnh đầu vào.

8p visherylsandberg 18-05-2022 30 2   Download

Hệ thống camera giám sát đang dần trở nên quen thuộc với sự phổ biến của các loại camera cùng với các dịch vụ lắp đặt camera. Thông thường những hệ thống này chỉ hỗ trợ việc quan sát từng màn hình camera riêng lẻ mà không thiết lập một cách nhìn toàn cảnh để có thể theo dõi, đánh giá vị trí của một đối tượng quan tâm trong khu vực.

7p vijihyo2711 25-09-2021 23 0   Download

Bài viết này đề xuất một mạng nơron min-max mờ cải tiến cho vấn đề phân cụm dữ liệu với phương pháp học bán giám sát. Mô hình đề xuất sử dụng phương pháp lan truyền nhãn trong quá trình huấn luyện gọi là MSS-FMM. Một số mẫu trong tập dữ liệu huấn luyện được gán nhãn là thông tin bổ trợ được sử dụng trong phương pháp phân cụm bán giám sát.

10p visumika2711 17-07-2019 18 1   Download

Trong bài báo này chúng tôi đề xuất các mạng nơron SOM có giám sát, gồm S-SOM và S-SOM+ áp dụng cho bài toán phân lớp. Các mạng này được cải tiến từ các mô hình SOM không giám sát và có giám sát đã được đề xuất bởi Kohonen và các tác giả khác. Sau đó, chúng tôi tiếp tục đề xuất các mô hình SOM có giám sát phân tầng cải tiến từ S-SOM và S-SOM+, gọi là HS-SOM và HS-SOM+.

14p dieutringuyen 07-06-2017 26 1   Download

Bài giảng Mạng nơron và ứng dụng trong xử lý tín hiệu sau đây giới thiệu những nội dung tổng quan về mạng nơron như: Phân loại mạng nơron, thiết lập trọng số (Huấn luyện có giám sát, huấn luyện không giám sát, trọng số cố định), hàm kích hoạt, nơron MCP. Mời các bạn cùng tham khảo.

27p namthangtinhlang_02 08-11-2015 230 23   Download

Báo cáo môn Trí tuệ nhân tạo nâng cao: Sử dụng mạng neural xây dựng ứng dụng nhận dạng chữ viết tay có nội dung trình bày tổng quan về mạng nơron, cấu trúc của một nơron, học có giám sát và học không có giám sát, giải thuật lan truyền ngược, learning rate và các nội dung khác.

22p votinhdon91 26-08-2014 613 146   Download

Trong đó:( là 1 hằng số được chọn bởi người thiết kế). Vì b 0, sugn(eTPB) có thể xác định, hơn nữa tất cả các thành phần trong (2.32) có thể xác định được, vì vậy bộ điều khiển giám sát us là hoàn toàn xác định. Thay (2.32) và (2.19) vào (2.31) và xét cho trường hợp I1* = 1 ta có: vậy sử dụng us theo (2.32) ta luôn nhận được V ≤ V . Từ (2.32) ta thấy rằng us chỉ xuất hiện khi không thoả mãn điều kiện: V ≤ V. Do vậy trong khoảng sai số nhỏ...

19p muaythai3 21-08-2011 94 25   Download

Huấn luyện tiến dần đôi khi được xem như huấn luyện trực tuyến hay huấn luyện thích nghi. Mạng nơron đã được huấn luyện để thực hiện những hàm phức tạp trong nhiều lĩnh vực ứng dụng khác nhau như trong nhận dạng, phân loại sản phẩm, xử lý tiếng nói, chữ viết và điều khiển hệ thống. Thông thường để huấn luyện mạng nơron, người ta sử dụng phương pháp huấn luyện có giám sát, nhưng cũng có mạng thu được từ sự huấn luyện không có giám sát. ...

17p zues08 05-07-2011 165 56   Download