« Home « Kết quả tìm kiếm

Mạng neuron

Tìm thấy 16+ kết quả cho từ khóa "Mạng neuron"

Nhận dạng kí tự viết tay bằng mạng Neuron

000000253543.pdf

dlib.hust.edu.vn

NGUYỄN TƯ HOÀN NHẬN DẠNG KÝ TỰ VIẾT TAY BẰNG MẠNG NEURON LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2010 Mục lụcDanh mục các kí hiệu viết tắt. Bài toán nhận dạng kí tự viết tay. Nhận dạng online. Nhận dạng off-line. Mạng neuron nhân tạo. Lý thuyết học và vấn đề nhận dạng mẫu. Nhận dạng kí tự viết tay bằng mạng neuron nhân chập573.1. Mạng Neuron nhân chập. Mô hình mạng neuron nhân chập. Huấn luyện mạng neuron nhân chập. Kiến trúc mạng neuron nhân chập cho nhận dạng chữ viếttay.

Nghiên cứu mạng neuron nhân tạo và thực hiện mô hình NN trên FPGA

000000254403-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Tổng quan mạng Neuron nhân tạo: Nội dung này nêu tổng quan về mạng Neuron nhân tạo, các chế độ học, các luật học, cấu trúc mạng, mô hình toán học của neuron và hàm kích hoạt. Khái quát về FPGA và việc phần cứng hóa mạng Neuron: Nội dung này nêu kiến trúc chung của FPGA và một số vấn đề liên quan. Đồng thời khái quát cách triển khai phần cứng cho mạng Neuron trên nền FPGA.

Nghiên cứu mạng neuron nhân tạo và thực hiện mô hình NN trên FPGA

000000254403.pdf

dlib.hust.edu.vn

Cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo . Kết quả thực hiện . Mục đích nghiên cứu của luận văn là hiện thực hóa một cấu trúc mạng Neuron trên FPGA, xây dựng mô hình mạng Neuron trên phần cứng FPGA để làm cơ sở cho việc hiện thực hóa các giải thuật huấn luyện cho mạng Neuron trên chip, và từ đó có thể mở ra các hướng thiết kế các ứng dụng xử lý thông minh trên chip.

Nhận dạng kí tự viết tay bằng mạng Neuron

000000253543-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Mạng Neuron nhân tạo Cơ sở lý thuyết nền tảng, các thànhphần kiến trúc cơ bản của mạng neuron. Giải thuật học lan truyền ngược sai số dùng để huấnluyện mạng neuron nhân chập cũng được trình bày trong chương này.Chương 3. Nhận dạng kí tự viết tay bằng mạng Neuron nhân chậpMô tả kiến trúc mạng Neuron nhân chập ap dụng cho bài toán nhậndạng các kí tự viết tay.

Triển khai mạng Neuron trên GPU

312095-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

PyTorch sử dụng package nn(neuron network package) để thực hiện việc training một mạng nơ ron. Mỗi phần tử trong package nn có thể coi là một mạng nơ ron đơn giản, và ta sẽ xây dựng một mạng nơ ron phức tạp bằng cách kết hợp các thành phần. Bài toán style transfer Bài toán “Style Transfer” là một mô hình xử lý ảnh dựa trên kiến trúc của mạng nơ ron tích chập.

Nhận dạng chuyển động ứng dụng cho điều khiển máy tính

dlib.hust.edu.vn

Liên kết trong mạng neuron nhân tạo Mạng neuron nhân tạo gồm các neuron và liên kết có trọng số giữa chúng.

Triển khai mạng Neuron trên GPU

312095.pdf

dlib.hust.edu.vn

t qu c 10 CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO M o (Artificial Neural Network- ANN) là mô hình x lý thông c mô phng da trên hong ca h thng thn kinh ca sinh vc to lên t mt s ng ln các phn t t ni vi nhau thông qua các liên có trng s, làm vit th thng nh. Trng s liên kt gia tín hiu vào th j v.

Hệ gới ý với phân rã ma trận poisson và dropout

312172-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Nó tích hợp một mạng neuron truyền thẳng nhằm kết hợp hiệu quả tri thức tiên nghiệm từ biểu diễn nhúng của từ với những thông tin cung cấp từ mô tả của sản phẩm. Điều này làm giàu thông tin từ biểu diễn nội dung của sản phẩm trước khi đưa vào phân rã ma trận Poisson. Bên cạnh đó, chúng tôi đã đề xuất phương pháp học đồng thời mạng neuron và phân rã ma trận Poisson vào cùng một hàm mục tiêu.

Nghiên cứu hệ thống nhúng giám sát, điều khiển các thiết bị dân dụng bằng tiếng nói tiếng Việt

000000105171pdf.pdf

dlib.hust.edu.vn

Việc cần làm, lựa chọn số nút ẩn tối ưu cho mô hình mạng Neuron Hình 3.27: Quá trình tìm tham số tối ưu cho mạng Neuron Hệ thống nhúng giám sát điều khiển các thiết bị dân dụng bằng tiếng nói tiếng Việt Khuất Quang Vinh Đo lường và Các Hệ thống điều khiển - 70 -Các hàm chính.

Nghiên cứu hệ thống nhúng giám sát, điều khiển các thiết bị dân dụng bằng tiếng nói tiếng Việt

000000105171-TT.pdf

dlib.hust.edu.vn

Từ khóa: Nhận dạng tiếng nói tự động, hệ thống nhúng, xử lý tín hiệu số, mô hình Markov ẩn, mạng neuron, mfcc, lpc RESUME In life there are many applications that need to automatically identify the voice as data entry computer verbal and support the disabled, dial the phone verbally

Thiết kế và chế tạo hệ thống đánh dấu lỗi vải trên dây chuyền kiểm tra lỗi vải tự động

000000254112.pdf

dlib.hust.edu.vn

Hình 1-4: Các ảnh về mẫu vải bị lỗi, ảnh lọc sau khi sử dụng lọc Gabor Thiết kế hệ thống đánh dấu lỗi vải trên dây chuyền kiểm tra chất lượng vải tự động Chương 1: Dây chuyền kiểm tra chất lượng vải tự động 13 Phân loại theo các thuật toán nhận dạng, ta có thể kể đến mạng neuron, 2 giải thuật sử dụng mạng neuron để phát hiện các lỗi trên vải dệt: (1) mạng neuron phản hồi và mạng neuron tuyến tính.

Nhận dạng người nói

254796.pdf

dlib.hust.edu.vn

Sau đó đưa vào mạng nơ-ron nhận dạng tiếng nói để nhận dạng. Đối với nhận dạng không phụ thuộc văn bản (từ điển) cho sẵn. Nhận dạng người nói dùng mạng nơ-ron nhân tạo cùng phương pháp trích chọn đặc trưng dùng mã dự báo tuyến tính kết hợp AMDF để huấn luyện 3.4.1. Hiện nay mạng MLP được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống nhận dạng tiếng nói. Ưu điểm của mạng neuron trong nhận dạng người nói. Kết quả nhận dạng người nói Đưa ra kết quả sau khi nhận dạng với xác suất xảy ra.

Nhiễu đa truy nhập trong hệ thống CDMA và WCDMA

254783.pdf

dlib.hust.edu.vn

neuron. 73 Hình 3.10 Cấu trúc một Neuron. 73 Hình 3.11 Hàm truyền Purelin và Tan-Sigmoid. 74 Hình 3.12 Một lớp mạng Neuron. 74 Hình 3.13 Hàm tự tương quan của dãy phi tuyến. 83 Hình 4.1 Phổ của dãy PN tuyến tính với đa thức sinh bậc 12. 87 Hình 4.2 Phổ của dãy PN tuyến tính với đa thức sinh bậc 15. 88 Hình 4.3 Hàm tự tương quan của dãy PN tuyến tính đa thức sinh bậc 12. 89 Hình 4.4 Tương quan chéo của 2 dãy PN tuyến tính đa thức sinh bậc 12. 90 Hình 4.5 Phổ của dãy PN lồng ghép phi tuyến với đa

Hệ gới ý với phân rã ma trận poisson và dropout

312172.pdf

dlib.hust.edu.vn

.• W là các trọng số cho mạng neuron truyền thẳng để kết hợp các từ với tri thức biểu diễn nhúng.• ηi= {ηik}K×1là vector đầu ra của W , là biễu diễn của sản phẩm dựa vào các từ và tri thứctiên nghiệm.Mô hình của chúng tôi gồm hai thành phần: học biểu diễn của sản phẩm với mô tả ngắn thôngqua mạng neuron W và thành phần mô hình phân rã ma trận Poisson.

Logic mệnh đề miền giá trị chân lý dựa trên đại số gia tử mịn hóa

255608-tt.pdf

dlib.hust.edu.vn

Trần Đức Khánh Nội dung tóm tắt: a) Lý do chọn đề tài: Hiện nay, khoa học máy tính có rất nhiều hướng tiếp cận để mô hình hóa quá trình sử dụng ngôn ngữ trong tư duy và suy luận của con người như hướng tiếp cận lý thuyết tập mờ, mạng neuron nhân tạo, học máy. Tuy nhiên, các hướng tiếp cận này hầu như không thể vận dụng được trực tiếp với các giá trị ngôn ngữ trong quá trình suy luận.

Nhận dạng tiếng nói Tiếng Việt sử dụng mức dưới từ

dlib.hust.edu.vn

Vì vậy, các hệ thống nhận dạng tiếng nói ngày nay thường được xây dựng trên cơ sở áp dụng các kỹ thuật nhận dạng mẫu phức tạp hơn, đó là mô hình Markov ẩn, hoặc mô hình lai giữa Markov ẩn và mạng neuron. Trên thế giới đã có khá nhiều hệ thống nhận dạng tiếng nói cỡ lớn sử dụng mô hình Markov ẩn cho độ chính xác rất cao như hệ thống nhận dạng Sphinx của trường đại học Carnegie Mellon, bộ công cụ nhận dạng tiếng nói HTK của trường đại học Cambridge.

Nghiên cứu và ứng dụng phương pháp xử lý nhận dạng ảnh vân tay

dlib.hust.edu.vn

Mạng Neuron nhân tạo cho phân loại vân tay. Đối sánh vân tay V.1. Các cách tiếp cận trong đối sánh vân tay. Phơng pháp băng lọc (filterbank) cho đối sánh vân tay. Công nghệ thu nhận vân tay. Kỹ thuật thu nhận vân tay theo phơng pháp sóng siêu âm (ultrasound. Kỹ thuật thu nhận vân tay theo phơng pháp silicon. Kỹ thuật thu nhận vân tay theo phơng pháp quang học.

Ứng dụng mạng mờ noron trong nhận dạng và điều khiển hệ phi tuyến

000000254305.pdf

dlib.hust.edu.vn

Bookmark not defined. 1.1.1) Logic mờ. 1.1.2) Mạng noron. 1.1.3) Lịch sử phát triển mạng mờ-nơron. 1.2 ) Các công trình về mạng mờ-nơron. CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT MẠNG NORON. Error! Bookmark not defined.2.1 Mạng noron tự nhiên. Error! Bookmark not defined.2.2 Mạng noron nhân tạo. Error! Bookmark not defined.Khái niệm. Error! Bookmark not defined.2.3  Mô hình mạng 1 noron đơn lẻ (Neuron Model)Error! Bookmark not defined.2.3.1 Mạng 1 noron và 1 tín hiệu đầu vào. Error!

Nghiên cứu thiết bị thu nhận và xử lý sóng điện não

000000254366.pdf

dlib.hust.edu.vn

Như vậy, giữa trong và ngoài màng tế bào luôn duy trì một trạng thái hằng định nội môi. 1.4 Hoạt động sinh lý của Neuron Neuron là tế bào thần kinh, hình dáng và chia cực của nó có nhiều điểm khác nhau nhưng nguyên tắc hoạt động cũng như chức năng chung của chúng là thống nhất, giống nhau. Điện thế trên một neuron không giống nhau, nghĩa là một đoạn khác nhau về giải phẫu trên một neuron có điện thế khác nhau (hình 1.1), được gọi là điện thế đơn vị (potential unitaire).

Nghiên cứu mạng nơron và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt

000000253473.pdf

dlib.hust.edu.vn

Nghiªn cøu m¹ng n¬ron vµ øng dông trong nhËn d¹ng ch÷ viÕt tay tiÕng ViÖt Häc viªn: Hoµng ThÞ Hång Hµ - 68 - Líp: CH§TVT Phần lớn công việc thực tế được thực hiện bằng mạng nơron được thực hiện bằng phương thức winner. 4.2.6.2 Huấn luyện mạng nơron Kohonen Học là quá trình lựa chọn một ma trận trọng số neuron sẽ nhận ra đúng mẫu đầu vào. Trên đây là phương pháp huấn luyện mạng nơron.