» Từ khóa: mang hoc sau

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!

 69 p cntp 23/04/2024 31 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 nhân tạo, Artificial neural network, Mạng nơ-ron học sâu, Quy tắc học trọng số tổng quát

Bài viết Ứng dụng trí thông minh nhân tạo cho việc nhận diện khuôn mặt người đưa ra hướng tiếp cận bài toán nhận dạng khuôn mặt ứng dụng DL một cách cơ bản và dễ dàng nhất. Đầu tiên, nội dung sẽ tập trung trình bày về mô hình nhận diện sử dụng kỹ thuật DL dựa trên kiến trúc mạng Nơ – ron tích chập CNN.

 12 p cntp 28/03/2024 32 0 Download

Từ khóa: Nhận diện khuôn mặt, Ứng dụng trí thông minh nhân tạo, Mạng Nơ – ron tích chập CNN, Kỹ thuật học máy, Kỹ thuật học sâu

Nghiên cứu này trình bày 2 mô hình trong kỹ thuật học sâu nhằm nhận dạng 10 ngón tay con người và danh tính của họ. Đầu vào là các ảnh với độ phân giải 96×96. Các ảnh mẫu được lấy từ cơ sở dữ liệu Sokoto Coventry Fingerprint Dataset (SOCOFing).

 9 p cntp 28/03/2024 28 0 Download

Từ khóa: Nhận dạng vân tay, Xác thực vân tay, Mạng nơ-ron tích chập, Kỹ thuật học sâu, Phương pháp XFinger-net

Trong bài viết này, phương pháp nhận dạng kí tự số viết tay được đề xuất theo hướng tiếp cận dựa trên mạng nơ-ron học sâu (DNN- Deep Neural Network). Đầu tiên, tập dữ liệu ảnh được trích xuất đặc trưng HOG (Histogram of Oriented Gradient) kết hợp với đặc trưng SIFT (Scale-invariant feature transform). Sau đó, một mô hình (model) mạng DNN được xây dựng...

 13 p cntp 28/03/2024 27 0 Download

Từ khóa: Nhận dạng kí tự số viết tay, Mạng nơ-ron học sâu, Nhận dạng hình ảnh, Phương pháp nhận dạng chữ viết tay, Phương pháp nhận dạng ảnh kí tự số

Bài viết Chẩn đoán thời gian thực không xâm lấn lỗi động cơ điện ba pha được nghiên cứu với mục tiêu là ứng dụng mạng học sâu chạy trên nền tảng hệ thống nhúng để chẩn đoán thời gian thực lỗi động cơ điện ba pha bằng phương pháp không tiếp xúc dựa trên tiếng ồn phát ra.

 11 p cntp 27/12/2022 66 0 Download

Từ khóa: Chẩn đoán lỗi không tiếp xúc, Ảnh phổ tần số, Mạng học sâu, Hệ thống nhúng, Mạng nơ-ron nhân tạo