» Từ khóa: mang tich chap

Kết quả 1-4 trong khoảng 4

Nâng cao hiệu quả hệ thống khuyến nghị người dùng và phát hiện giả mạo trong thương mại điện tử sử dụng mạng nơ ron tích chập đồ thị

Bài viết đề xuất một mô hình học sâu để biểu diễn người dùng dựa trên mạng nơ ron tích chập đồ thị để nâng cao hiệu quả của hệ thống khuyến nghị và phát hiện phản hồi giả mạo trong nền tảng thương mại điện tử.

15 p fbu 26/04/2025 0 0

Từ khóa: Hệ thống khuyến nghị, Mạng nơ ron tích chập đồ thị, Phát hiện giả mạo, Thương mại điện tử, Mô hình học sâu
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 20 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 14 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
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

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 17 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

Trường Đại học Tài Chính - Ngân Hàng Hà Nội

Trụ sở chính: Xã Tiền Phong - H. Mê Linh - TP. Hà Nội
Cơ sở đào tạo: 31 Dịch Vọng Hậu, Cầu Giấy, Hà Nội
ĐT: 024 3793 1340 - 024 3793 1341
Thầy Sơn: 098510621

Phát triển bởi Thư viện số