» Từ khóa: mang noron tich chap

Bài viết Mô hình mạng nơron tích chập đa nhiệm nhận dạng khuôn mặt và biểu cảm cho ứng dụng hỗ trợ giám sát học trực tuyến tập trung thiết kế một mô hình CNN đa nhiệm (Multi-Task CNN) cho hai bài toán FR/FER đồng thời với độ phức tạp vừa phải nhưng vẫn đảm bảo chất lượng và hiệu quả cho bài toán.

 15 p utt 22/04/2024 18 0 Download

Từ khóa: Mạng nơron tích chập đa nhiệm, Nhận dạng khuôn mặt, Nhận dạng biểu cảm khuôn mặt, Hệ thống quản lý học tập trực tuyến, Mô hình CNN đa nhiệm

Những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo và cụ thể hơn là học sâu nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng 4.0. Mạng noron tích chập (CNN) là một trong những mô hình mạng Học sâu phổ biến nhất hiện nay, có khả năng nhận dạng và phân loại hình ảnh với độ chính xác cao, thậm chí tốt hơn con người trong nhiều trường hợp. Mục tiêu của bài...

 9 p utt 24/03/2024 30 0 Download

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, Mạng noron tích chập, Kiến trúc VGG-16, Hệ thống xử lý ảnh lớn, Mô phỏng xe tự lái Udacity

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 utt 25/02/2024 24 0 Download

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

Bài viết đề xuất một phương pháp mới là trích chọn đặc trưng để phân loại tấn công mạng máy tính dựa vào đặc trưng của gói tin bằng cách sử dụng mạng học sâu. Ngoài ra, bài viết chỉ ra những đặc trưng quan trọng trong bộ dữ liệu Bot-IoT có thể thiết lập dưới dạng ma trận để mạng nơron tích chập phân loại và nâng cao độ chính xác phát...

 8 p utt 25/02/2024 28 0 Download

Từ khóa: Kỹ thuật học máy, Mạng nơron tích chập, Phân loại tấn công mạng máy tính, Bộ dữ liệu Bot-IoT, Mã hóa thông tin

Truy vấn ảnh dựa trên ngữ nghĩa đóng một vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng thực tế. Trong bài viết này, một phương pháp tìm kiếm ảnh theo ngữ nghĩa được đề xuất kết hợp giữa mạng nơron tích chập (CNN) và ontology. Đầu tiên, CNN được sử dụng để trích xuất đặc trưng và xác định phân lớp của ảnh đầu vào.

 10 p utt 24/11/2023 40 0 Download

Từ khóa: Truy vấn ảnh dựa trên ngữ nghĩa, Mạng nơron tích chập, Phân lớp ảnh, Phương pháp tìm kiếm, Câu lệnh SPARQL