- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
- Tạp chí - Nội san (7 )
- Báo cáo - Quyết định (15 )
- Luận văn - Luận án (81 )
- Tài chính - Ngân hàng (2255 )
- Kế toán - Kiểm toán (1376 )
- Kinh doanh thương mại (1245 )
- Quản trị kinh doanh (1665 )
- Luật (574 )
- Tin học - Ngoại ngữ (931 )
- GD Thể chất - Quốc phòng (202 )
- Lý luận Chính trị (365 )
- Tài liệu tham khảo khác (436 )
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Luận Văn - Báo Cáo (346704)
- Kinh Doanh Marketing (67778)
- Kinh Tế - Quản Lý (50036)
- Tài Chính - Ngân Hàng (57809)
- Công Nghệ Thông Tin (143292)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (47261)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (137309)
- Khoa Học Tự Nhiên (110530)
- Khoa Học Xã Hội (85272)
- Văn Hoá - Nghệ Thuật (54491)
- Y Tế - Sức Khoẻ (177214)
- Nông - Lâm - Ngư (63475)
- Kỹ Năng Mềm (29084)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (27862)
- Giải Trí - Thư Giãn (52535)
- Văn Bản Luật (199483)
- Tài Liệu Phổ Thông (409665)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
» Từ khóa: mang tich chap
Kết quả 1-3 trong khoảng 3
-
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 fbu 21/11/2024 6 0
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
-
Ứng dụng quản lý và chấm công bằng nhận dạng khuôn mặt dựa trên trí tuệ nhân tạo
Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả ứng dụng thuật toán FaceNet kết hợp với mạng nơ-ron tích chập đa nhiệm (Multi-task Cascaded Convolutional Networks – MTCNN) để phát hiện và xác định khuôn mặt trong hệ thống chấm công.
16 p fbu 21/11/2024 3 0
Từ khóa: Nhận dạng khuôn mặt, Thuật toán FaceNet, Mạng nơ-ron tích chập đa nhiệm, Trí tuệ nhân tạo, Thuật toán Haar Cascade
-
Bài viết tập trung nghiên cứu chẩn đoán hư hỏng cho kết cấu cầu dây sử dụng mạng học sâu tiên tiến cho dữ liệu thu được từ cảm biến quang. Theo đó, kết quả đã chứng minh thấy phương pháp đề xuất hoàn toàn vượt trội so với phương pháp học sâu truyền thống với kết quả lần lượt trên tập kiểm thử và kiểm tra là 77.5 và 74.1%.
10 p fbu 25/09/2024 6 0
Từ khóa: Mạng bộ nhớ ngắn dài hạn, Mạng thần kinh tích chập 1 chiều, Dữ liệu theo thời gian, Cảm biến sợi quang, Mạng học sâu
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật
