» Từ khóa: Mạng nơ ron

Tổng quan về mạng nơ ron nhân tạo và giải thuật di truyền; Xây dựng mô hình dự báo dựa trên kết hợp mạng nơ ron nhân tạo và giải thuật di truyền; Cài đặt và phân tích kết quả. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@husc.edu.vn ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447

 13 p husc 08/11/2024 6 0 Download

Từ khóa: Khoa học máy tính, Mạng nơron, Nơ ron nhân tạo, Giải thuật di truyền, Hàm kích hoạt, Khởi tạo quần thể, Dự báo nhiệt độ, Chuẩn hóa dữ liệu, Thu thập dữ liệu.

Tổng quan về mạng nơ ron nhân tạo; Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo dữ liệu chuỗi thời gian; Cài đặt mô phỏng và phân tích kết quả. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@husc.edu.vn ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447

 15 p husc 06/11/2024 7 0 Download

Từ khóa: Khoa học máy tính, Mạng nơ ron, Bộ nhớ ngắn hạn, Nhân tạo hai hướng, Nhân tạo vật lý, Nhân tạo ngẫu nhiên, Chuỗi thời gian, Mô hình ANN, Nhu Cầu du lịch, Chuẩn hóa dữ liệu.

Tổng quan về mạng nơ ron nhân tạo và bài toán dự báo; Bài toán dự báo nhu cầu du lịch với mạng nơ ron nhân tạo; Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo và dự báo nhu cầu du lịch. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447

 12 p husc 04/04/2024 32 0 Download

Từ khóa: Khoa học máy tính, Mạng nơ ron, Phân loại mạng, Nơ ron nhân tạo, Dữ liệu khách du lịch, Ngôn ngữ lập trình, Ngôn ngữ Python

Quyển sách Huấn luyện mạng nơ-ron học sâu trình bày mô hình toán của các phương pháp huấn luyện được sử dụng trong mạng học sâu. Hơn nữa, quyển sách trình bày các nghiên cứu xuất phát từ mô hình toán, sau đó hướng đến triển khai các mô hình sử dụng ngôn ngữ Python. Các chương trình được nghiên cứu và viết sát theo mô hình toán mà không sử...

 89 p husc 16/03/2024 57 0 Download

Từ khóa: Huấn luyện mạng nơ-ron học sâu, Mạng nơ-ron, Mạng nơ-ron nhân tạo, Bài toán hồi quy tuyến tính, Kỹ thuật dropout, Phương pháp lan truyền ngược sai số

Quyển sách Huấn luyện mạng nơ-ron học sâu được biên soạn bao gồm các lý thuyết về huấn luyện mạng nơ-ron dựa trên giải thuật Gradient Descent và các phương pháp cải tiến của giải thuật Gradient Descent. Các mô hình toán của quá trình huấn luyện được thực thi trên ngôn ngữ Python và thư viện numpy. Trong phần cuối của quyển sách, chúng ta sẽ phát...

 65 p husc 16/03/2024 25 0 Download

Từ khóa: Huấn luyện mạng nơ-ron học sâu, Mạng nơ-ron, Mạng nơ-ron tích chập, Huấn luyện mạng nơ-ron nhị phân, Lượng tử hoá

Bài viết đề xuất một phương pháp tự động đọc chỉ số đồng hồ (AMR) áp dụng cho đồng hồ đo nước bằng cách áp dụng học sâu. Chúng tôi thiết kế một phương pháp hai giai đoạn sử dụng mạng nơ ron tích chập vùng quay (Rotational Region Convolutional Neural Networks - R2CNN).

 7 p husc 25/02/2024 21 0 Download

Từ khóa: Đọc đồng hồ tự động, Mạng nơ ron tích chập, Mạng nơ ron hồi quy, Phần mềm Citywork, Kiến trúc mạng R2CNN

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!

 71 p husc 23/12/2023 24 0 Download

Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Mạng nơron, Neural networks, Mạng nơ-ron nhân tạo, Giải thuật học lan truyền ngược

Bài báo đề xuất thuật toán chi tiết huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo một lớp và ứng dụng phân loại ảnh viễn thám. Kết quả thực nghiệm, đánh giá độ chính xác cho thấy, phương pháp này hoàn toàn khả thi và đơn giản để bán tự động hóa phân loại các đối tượng thể hiện trên ảnh viễn thám, phục vụ cho việc thành lập, cập nhật dữ liệu...

 5 p husc 29/01/2021 138 0 Download

Từ khóa: Mạng nơ ron nhân tạo, Phân loại ảnh viễn thám, Dữ liệu không gian địa lý, Mạng nơ ron một lớp, Thuật toán huấn luyện mạng

Nghiên cứu các mô hình nền tảng các mạng nơ-rơn nhân tạo. Nâng cao tỉ lệ chính xác cho bài toán nhận dạng hình ảnh, sử dụng mô hình kết hợp giữa mạng nơ-ron tích chập và mạng nơ-ron truyền thống. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447

 13 p husc 21/12/2020 170 0 Download

Từ khóa: Điện tử viễn thông, Mạng nơ-ron nhân tạo, Tiếp nhận cục bộ, Cấu trúc kết hợp, Mô hình tổng thể, Chuẩn hóa dữ liệu

Trình bày kiến thức về mạng nơ ron, nơ ron nhân tạo và nơ ron sinh học, các kiểu mô hình mạng. Mô phỏng ứng dụng mạng nơ ron đa lớp truyền thẳng trình bày mô hình bài toán nhận dạng chữ Hán nôm và cách giải quyết bài toán dựa trên mạng nơ ron đa lớp truyền thẳng. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343....

 5 p husc 23/10/2017 267 2 Download

Từ khóa: Công nghệ thông tin, Mạng nơ ron, Nơ ron sinh học, Nơ ron nhân tạo, Mạng nhiều tầng, Lớp truyền thẳng, Thuật toán lan truyền, Chọn hàng truyền, Nhận dạng chữ Hán Nôm, Thuật toán lan truyền ngược, Giao diện chương trình.

Tìm hiểu về kỹ thuật nhận dạng mặt người ứng dụng mạng nơ-ron tích chập sâu. Xây dựng hệ thống nhận dạng mặt người hỗ trợ công tác quản lý sinh viên ở ký túc xá dựa vào thư viện mã nguồn mở OpenFace. Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 02343. 822440 - 02343. 832447

 6 p husc 20/10/2017 263 1 Download

Từ khóa: Công nghệ thông tin, Mạng nơ-ron, Nhận dạng mặt người, Phác thảo giao diện, Cơ sở dữ liệu, Cài đặt hệ thống, Phương pháp nhận dạng, Nguồn tài nguyên hạn chế.

Tìm hiểu một số thuật toán phân cụm, phân cấp và không phân cấp đặc biệt là một số kỹ thuật phân cụm dựa vào tính toán mềm như: Thuật toán FCM ( dựa vào Logic mờ ), SOM (dựa vào mạng Nơ-ron), SSDR (dựa vào lý thuyết tập thô). Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ Email: thuviendhkh@gmail.com ĐT: 0543. 822440 - 0543. 832447

 10 p husc 27/09/2016 268 2 Download

Từ khóa: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Khai phá dữ liệu, Phân cụm dữ liệu, Phân cụm phân cấp, Thuật toán DSBCAN, Hàm tiêu chuẩn, Thuật toán SOM, Mạng Nơ-ron, Tập mờ.