» Từ khóa: mang tich chap

Kết quả 1-8 trong khoảng 8

Đánh giá các tham số của mô hình mạng nơ ron tích chập và ứng dụng vào thiết kế phần mềm nhận dạng chữ số viết tay trên nền tảng di động Android

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...

12 p actvn 31/10/2024 4 0

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, Mạng nơ-ron tích chập, Nền tảng di động Android, Bài toán nhận dạng chữ số viết tay, Kĩ thuật học sâu
Tìm kiếm ảnh sử dụng mạng nơron tích chập và đồ thị phân cụm

Trong bài viết "Tìm kiếm ảnh sử dụng mạng nơron tích chập và đồ thị phân cụm", một mô hình tìm kiếm ảnh dựa trên mạng nơron tích chập kết hợp cấu trúc đồ thị cụm được thực hiện nhằm nâng cao hiệu suất và giảm thời gian truy vấn ảnh. Mời các bạn cùng tham khảo!

14 p actvn 26/03/2024 25 0

Từ khóa: Mạng nơron tích chập, Đồ thị phân cụm, Mô hình tìm kiếm ảnh, Cấu trúc đồ thị cụm, Tìm kiếm ảnh tương tự, Mô hình truy vấn ảnh đề xuất, Bài toán tìm kiếm ảnh
Giáo trình Nhận dạng và xử lý ảnh: Phần 2 - TS. Hoàng Văn Dũng

Nội dung giáo trình gồm 7 chương lần lượt trình bày những kiến thức nhập môn về xử lý ảnh, các phương pháp nâng cao trong phân tích, nhận dạng mẫu, kỹ thuật học sâu như: các phép biến đổi, điều chỉnh nâng cao chất lượng ảnh; biến đổi ảnh màu, ảnh đa mức xám, toán tử tích chập, các bộ lọc ảnh và phép biến đổi không gian ảnh, biến...

84 p actvn 20/07/2023 68 0

Từ khóa: Giáo trình Nhận dạng và xử lý ảnh, Nhận dạng và xử lý ảnh, Kỹ thuật trích chọn đặc trưng cạnh, Kỹ thuật Boosting, Mạng neural tích chập
Giáo trình Trí tuệ nhân tạo - Cơ sở và ứng dụng (Ngành Kỹ thuật máy tính): Phần 1

Phần 1 cuốn giáo trình "Trí tuệ nhân tạo - Cơ sở và ứng dụng" trình bày các nội dung: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo, mạng Nơ - Ron nhân tạo, huấn luyện mạng Nơ - Ron, mạng Nơ - Ron tích chập (convolutional neural netwwork). Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

65 p actvn 23/05/2023 103 0

Từ khóa: Giáo trình Trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo, Ứng dụng trí tuệ nhân tạo, Kỹ thuật máy tính, Huấn luyện mạng Nơ - Ron, Mạng Nơ - Ron tích chập
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 3: Giới thiệu về mạng tích chập (Conv Neural Networks)

Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 3: Giới thiệu về mạng tích chập (Conv Neural Networks). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: lịch sử CNNs; lớp tích chập; lớp gộp (pooling layer); lớp gộp max pooling; accuracy comparison;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

48 p actvn 21/03/2023 45 1

Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Mạng tích chập, Conv Neural Networks, Lớp tích chập, Lớp gộp max pooling, Phép toán tích chập
Bài giảng Học sâu và ứng dụng - Bài 3: Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 3 Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks, cung cấp cho người học những kiến thức như: Lớp gộp max pooling; Một số mạng CNNs cơ bản; Lớp tích chập; ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) winners;...Mời các bạn cùng tham khảo!

48 p actvn 28/11/2021 165 2

Từ khóa: Bài giảng Học sâu và ứng dụng, Học sâu và ứng dụng, Conv Neural Networks, Mạng tích chập, Lớp tích chập, Lớp gộp max pooling
Phân loại chữ số cho các camera nhận diện biển số giao thông tại Việt Nam

Bài viết trình bày một phương pháp giúp cải thiện độ chính xác trong việc nhận dạng các kí tự khó bằng cách xây dựng một bộ phân loại 2 lớp. Trong đó, bộ phân loại thứ nhất được áp dụng cho tất cả các loại ký tự, bộ phân loại thứ 2 có tác dụng phân loại lại các ký tự khó, nhằm sửa lại những lỗi phân loại của bộ phân loại thứ...

8 p actvn 28/02/2021 239 1

Từ khóa: Xử lý hình ảnh, Nhận dạng ký tự, Mạng nơron tích chập, Phân loại hình ảnh, Nhận dạng các biển số xe
Phát hiện mã độc IoT botnet dựa trên đồ thị PSI với mô hình Skip-gram

Trong bài viết này, nhóm tác giả đề xuất hướng thu thập đặc trưng của mã độc Botnet trên các thiết bị IoT thông qua việc xây dựng đồ thị PSI. Sau đó, mô hình mạng nơ-ron CNN được sử dụng để cải thiện hiệu quả phân lớp các tập tin mã độc và lành tính.

8 p actvn 30/12/2020 227 0

Từ khóa: An toàn thông tin, Đồ thị Printable String Information, Mạng rơ non tích chập, Cách mạng công nghệ 4.0, Tập tin mã độc