« Home « Kết quả tìm kiếm

Deep learning

Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Deep learning"

RBPsuite: RNA-protein binding sites prediction suite based on deep learning

tailieu.vn

RBPsuite: RNA-protein binding sites. prediction suite based on deep learning. Background: RNA-binding proteins (RBPs) play crucial roles in various biological processes. Deep learning-based methods have been demonstrated powerful on predicting RBP sites on RNAs. However, the training of deep learning models is very time-intensive and computationally intensive..

Human robot interactive intention prediction using deep learning techniques

tailieu.vn

HUMAN ROBOT INTERACTIVE INTENTION PREDICTION USING DEEP LEARNING TECHNIQUES. Nguyen Viet Tiep 2 , Pham Trung Dung 2 , Truong Xuan Tung 2 Abstract: In this research, we propose a method of human robot interactive intention prediction. The neural network observes the human posture in a time series, then predicts the human interactive intention.

Nhận Dạng Hình Ảnh Thực Phẩm Bằng Phương Pháp Deep Learning

www.academia.edu

Proceedings 428 NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH THỰC PHẨM BẰNG PHƢƠNG PHÁP DEEP LEARNING of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018

Nhận Dạng Hình Ảnh Thực Phẩm Bằng Phương Pháp Deep Learning

www.academia.edu

Proceedings 428 NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH THỰC PHẨM BẰNG PHƢƠNG PHÁP DEEP LEARNING of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018

Nhận Dạng Hình Ảnh Thực Phẩm Bằng Phương Pháp Deep Learning

www.academia.edu

Proceedings 428 NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH THỰC PHẨM BẰNG PHƢƠNG PHÁP DEEP LEARNING of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018

Nhận Dạng Hình Ảnh Thực Phẩm Bằng Phương Pháp Deep Learning

www.academia.edu

Proceedings 428 NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH THỰC PHẨM BẰNG PHƢƠNG PHÁP DEEP LEARNING of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018

Nhận Dạng Hình Ảnh Thực Phẩm Bằng Phương Pháp Deep Learning

www.academia.edu

Proceedings 428 NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH THỰC PHẨM BẰNG PHƢƠNG PHÁP DEEP LEARNING of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018

Nhận Dạng Tấm Pin Mặt Trời Bị Lỗi Dựa Trên Hình Ảnh Điện Phát Quang Bằng Deep Learning

www.academia.edu

Đây là một mô hình deep learning được sử dụng rất phổ biến trong các bài toán nhận dạng ảnh. Kiến trúc mạng nơ-ron tích chập được thể hiện ở Hình 5. Kiến trúc này bao gồm lớp dữ liệu đầu vào, lớp dữ liệu đầu ra và nhiều lớp ẩn, các lớp ẩn có thể là lớp tích chập (convolution), hoặc lớp gộp (pooling). Mô hình nhận dạng tấm pin bị lỗi dựa trên deep learning Hình 5. Kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (a) (b) Hình 6. Hàm kích hoạt phổ biến trong mạng nơ-ron tích chập: (a) hàm sigmoid.

DNAscent v2: Detecting replication forks in nanopore sequencing data with deep learning

tailieu.vn

DNAscent v2: detecting replication forks in nanopore sequencing data with deep learning. In recent years, the detection of base analogues in Oxford Nanopore Technologies (ONT) sequencing reads has become a promising new method to supersede existing single-molecule methods such as DNA fibre analysis: ONT sequencing yields long reads with high throughput, and sequenced molecules can be mapped to the genome using standard sequence alignment software..

Deep Learning

www.scribd.com

TS Phạm Văn Bình Hà Nội, 11/2018Mục lục1 What is a perceptron Implementing Logic gate using perceptron Implementing AND gate Implementing OR gate Implementing XOR gate Types of Neural Network Aplications of Deep Learning Working of Neural Network Gradient Descent Deep Learning Platforms Introduction to TensorFlow Using case Implementation using TensorFlow What is a perceptron Perceptron là thành phần cơ bản của neural network.

Mối Liên Hệ Giữa AI Và Deep Learning

www.scribd.com

Deep learning là loại machine learning mà trong đó máy tự đào tạo chính nó.Deep learning đòi hỏi rất nhiều dữ liệu đầu vào và sức mạnh tính toán hơn làmachine learning, nhưng nó đã bắt đầu được triển khai bởi các công ty côngnghệ lớn như Facebook, Amazon.

Deep learning technique - based drone detection and tracking

tailieu.vn

Dataset preparation is one of the most important step of deep learning model training process.. Transfer Learning’s fine- tuning technique is used to re-train the model with the assistance of a custom dataset which includes 25,000 synthetic drone images that the original model was not trained on.

Deep learning assisted multi-omics integration for survival and drug-response prediction in breast cancer

tailieu.vn

Here, we employed late integrative deep learning frameworks for building survival and drug response prediction models that performed at par with existing individual solutions.. This workflow was designed to predict the survival out- come and drug response for a given BRCA patient, char- acterized by its multi-omics signature.

A review of deep learning applications for genomic selection

tailieu.vn

In: Proceedings of the Workshop on Machine Learning Systems (LearningSys) at the 28th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS). Proceedings of the Workshop on Machine Learning in High- Performance Computing Environments - MLHPC ‘ 15. Amara J, et al. Deep machine learning provides state-of-the-art performance in image-based plant phenotyping.. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision

Machine Learning cơ bản

vndoc.com

Nói đơn giản, Machine Learning là một lĩnh vực nhỏ của Khoa Học Máy Tính, nó có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể.. Những năm gần đây, khi mà khả năng tính toán của các máy tính được nâng lên một tầm cao mới và lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập bởi các hãng công nghệ lớn, Machine Learning đã tiến thêm một bước dài và một lĩnh vực mới được ra đời gọi là Deep Learning.

Identify RNA-associated subcellular localizations based on multi-label learning using Chou’s 5-steps rule

tailieu.vn

Mirgofs: a go-based functional similarity measurement for mirnas, with applications to the prediction of mirna subcellular localization and mirna–disease association.. plocdeep-mhum: Predict subcellular localization of human proteins by deep learning. plocdeep-mplant: Predict subcellular localization of plant proteins by deep learning. plocdeep-mvirus: A cnn model for predicting subcellular localization of virus proteins by deep learning.

Mạng neural nhân tạo và ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

www.academia.edu

n Vì sao Deep Learning thành công?

Triage of documents containing protein interactions affected by mutations using an NLP based machine learning approach

tailieu.vn

Lu, Deep learning for extracting protein-protein interactions from biomedical literature . Hsieh, Y.-L., et al. in Proceedings of the Eighth International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 2: Short Papers). Zhao Z, et al. Yu K, et al. Qu, J., et al., Triage of Documents containing protein interactions affected by mutations using an NLP based machine learning approach database (Oxford), 2019. Wang JZ, et al. Vishnyakova D, et al. Zhou X, et al. Kim S, et al.

Improve CNN and LSTM in sentiment analysis for Vietnamese from data preprocessing phase

tailieu.vn

From there, it is possible to develop solutions to exploit deep learning methods for this field in an effective manner.. Studies on deep learning methods for the field of sentiment analysis in Vietnamese, such as also obtained good results. The Vietnamese corpus is not yet rich in the topic. In addition, this research conducted additional tests of some deep learning methods in sentence- and aspect-level analysis.

Build knowledge graph from heterogeneous documents

tailieu.vn

Data comparison between TF/IDF and Deep Learning Approaches. Figure 3: Data comparison between TF/IDF and Deep Learning by Artificial Intelligent category. Figure 4: Data comparison between TF/IDF and Deep Learning by Logic Design category. Figure 5: Data comparison between TF/IDF and Deep Learning by Operating System category. 84.00%. 86.00%. 88.00%. 90.00%. 92.00%. 94.00%. 96.00%. 50.00%. 100.00%. 20.00%. 40.00%. 60.00%. 80.00%.