» Từ khóa: mang hoc sau

Trong bài viết này, một phương pháp đề xuất nhằm thực hiện phân lớp ảnh đa đối tượng sử dụng mạng học sâu YOLOv8. Đầu tiên mỗi ảnh đa đối tượng được phân đoạn thành các ảnh đơn đối tượng. Thứ hai, nhận diện và trích xuất véc-tơ đặc trưng. Cuối cùng hình ảnh được phân lớp bằng mạng học sâu YOLOv8.

 9 p hict 25/12/2024 1 0 Download

Từ khóa: Phân lớp ảnh, Phân lớp ảnh đa đối tượng, Ảnh đa đối tượng, Nhận diện đối tượng, Phương pháp học sâu, Mạng học sâu YOLOv8

Bài báo "Nghiên cứu mạng học sâu ứng dụng trong việc nhận dạng và phân loại tự động hư hỏng bánh răng" đề xuất một phương pháp tự động chẩn đoán và phân loại hư hỏng của bánh răng dựa trên phép biến đổi Wavelet liên tục (Contiuous Wavelet Transform) kết hợp với mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network) (CNN). Đây là một nhóm phương pháp...

 10 p hict 26/09/2024 17 0 Download

Từ khóa: Tuyển tập công trình khoa học, Hội nghị Cơ học toàn quốc, Hội nghị Cơ học toàn quốc lần thứ XI, Mạng học sâu, Hư hỏng bánh răng, Convolutional Neural Network

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 hict 22/04/2024 34 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

Phân tích phiên làm việc của khách hàng để dự báo khả năng họ sẽ lựa chọn sản phẩm nào tiếp theo là một bài toán dự báo khá phổ biến trong ngành thương mại điện tử. Việc dự báo này giúp cho doanh nghiệp đưa ra các ý tưởng bán hàng phù hợp trong quá trình người dùng tương tác với hệ thống bán hàng của mình. Bài viết này đề xuất hướng...

 10 p hict 22/12/2023 36 0 Download

Từ khóa: Hành vi mua sắm, Mạng học sâu đồ thị, Thương mại điện tử, Đồ thị sâu K, Mô hình GNN

Bài viết đề cập đến tầm quan trọng của việc lựa chọn hàm kích hoạt phù hợp khi huấn luyện CNN. Chúng tôi so sánh các hàm kích hoạt cơ bản và các hàm kích hoạt được đề xuất trong một số nghiên cứu gần đây.

 10 p hict 28/02/2020 394 2 Download

Từ khóa: Hàm kích hoạt, Mạng nơron tích chập, Huấn luyện CNN, Phương pháp học sâu, Hàm Leaky ReLU