Tìm thấy 20+ kết quả cho từ khóa "Mạng Nơ Ron nhân tạo"
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tìm hiểu về mô hình mạng nơ ron và thuật toán mạng nơ ron sẽ áp dụng vào hệ thống nhận dạng. Chương 3: Hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo Phân tích thiết kế hệ thống nhận dạng vân tay sử dụng mạng nơ ron nhân tạo. Trang 2 Xây dựng hệ thống hệ thống nhận mẫu vân tay theo phân tích và thiết kế. Ứng dụng hệ thống nhận mẫu vân tay vào thực tế và đánh giá các kết quả đã đạt được.
310341-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Nghiên cứu một số phương pháp dự báo cơ bản và lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp với nội dung đề tài - Nghiên cứu mạng nơ ron nhân tạo và ứng dụng vào lĩnh vực dự báo lạm phát. Xây dựng thử nghiệm mô hình mạng nơ ron dự báo - Xây dựng tập ngữ liệu huấn luyện, môi trường cài đặt, kết quả thực nghiệm 3.
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Các phương pháp trí tuệ nhân tạo đánh giá ổn định hệ thống điện 29Trong chương này, tác giả nghiên cứu khả năng sử dụng mạng nơ ron nhân tạođánh giá phân loại chế độ vận hành dựa trên tiêu chuẩn thời gian cắt tới hạn.3.1 Tổng quan về mạng nơ ron nhân tạoMạng nơ ron nhân tạo ANN (Artifical Neural Networks) là mô hình xử lý thôngtin được mô phỏng dựa trên hoạt động của hệ thống thần kinh của sinh vật,bao gồm số lượng lớn các nơ ron được gắn kết để xử lý thông tin.
310341.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tác giả đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu mạng nơ ron nhân tạo và ứng dụng vào dự báo lạm phát” cho luận văn tốt nghiệp của mình.
000000272503-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Trước tiên tác giả đưa ra giả thiết sử dụng những ưu điểm của mạng nơ ron nhân tạo để giải quyết bài toán dự báo phụ tải, nghiên cứu cơ sở lý thuyết của mạng nơ ron và bài toán dự báo phụ tải. Tác giả tham khảo những nghiên cứu có sẵn, thu thập dữ liệu, đưa ra các mô hình. e) Kết luận Đề tài nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo đồ thị phụ tải ngắn hạn hệ thống điện đã giải quyết được những vấn đề sau: 1.
000000295204.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Nhu, “Nghiên cứu và ứng dụng mạng nơron và logic mờ cho bài toán dự báo phụ tải điện ngắn hạn,” 2012. Nghĩa, “Ứng dụng mạng nơron nhân tạo dự báo phụ tải ngắn hạn hệ thống điện miền Bắc,” 2007. Trường, “Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo ngắn hạn phụ tải điện khu vực tỉnh Sóc Trăng,” 2007. Phúc, “Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo trong dự báo ngắn hạn phụ tải điện, giai đoạn 2,” 2008. Huy, “Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo dự báo đồ thị phụ tải ngắn hạn hệ thống điện,” 2013.
000000295204-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Kết luận Các công cụ dự báo phụ tải dựa trên mạng nơ ron nhân tạo đã được xây dựng và tính toán áp dụng cho dự báo phụ tải ngắn hạn của thành phố Hà Nội, và của lưới điện New England. Các tính toán cho thấy các mô hình sử dụng cho kết quả sai số dự báo nằm trong khoảng sai số cho phép của bài toán dự báo
311380-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
cơ sở mạng nơ-ron nhân tạo.
310384.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Các nghiên cứu gần đây đã ứng dụng thành công kiến trúc mạng Nơ ron sâu trong mô hình ngôn ngữ. Nghiêm cứu về máy học và mạng nơ ron sâu trong nhận dạng tiếng nói. Huấn luyện autoencoder đầu tiên (t = 1. Huấn luyện autoencoder thứ hai t = 2 (các kết nối màu xanh). Huấn luyện RBM t=2 thứ hai. Học sâu là một lớp các thuật toán huấn luyện máy học mà. Mạng Nơ ron nhân tạo được lấy ý tưởng từ những mô hình sinh học năm 1959 bởi những người đoạt giải Nobel David H.
000000105330-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Chương 2: Nghiên cứu tổng quan về mạng nơ-ron nhân tạo bao gồm khái niệm, mô hình toán học, kiến trúc của mạng, các phương pháp huấn luyện mạng và ứng dụng của mạng nơ-ron. Chương 3: Tìm hiểu kiến trúc, phương pháp huấn luyện một số mạng nơ-ron cơ bản và ứng dụng cho bài toán phân loại Chương 4: Trình bày cơ sở để phân loại người học theo tiêu chí, từ đó đưa ra được phiếu điều tra điều tra người học.
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Với những nhận định nêu trên, người ta đã cố gắng xây dựng những mô hình mô phỏng lại hoạt động của mạng nơ-ron . Kết quả đã tạo ra hàng loạt các mạng nơ-ron nhân tạo. Có thể kể ra một số kết quả như sau: Xây dựng mô hình nhận dạng tiếng nói sử dụng mạng nơ-ron - 12. Nettalk (1987): Mạng nơ-ron dùng cho việc học cách phát âm dòng chữ tiếng Anh. ALVINN (1993): Mạng nơ-ron dùng trong việc lái xe.
0000000240034-TT.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI TIẾNG VIỆT SỬ DỤNG MÔ HÌNH CHUỖI MARKOV ẨN VÀ MẠNG NƠ-RON TÓM TẮT Luận văn tập trung vào nghiên cứu viêc kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo và mô hình chuỗi Markov ẩn trong nhận dạng tiếng nói.
0000000240034.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO III.1. MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO III.2. QUÁ TRÌNH HỌC CỦA MẠNG NƠ-RON CHƯƠNG IV. MÔ HÌNH CHUỖI MARKOV ẨN VÀ VẤN ĐỀ NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI IV.1. MÔ HÌNH MARKOV ẨN. BA BÀI TOÁN CƠ BẢN ĐỐI VỚI MÔ HÌNH MARKOV ẨN IV.2.1. Bài toán 3: Ước lượng tham số mô hình IV.3. NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI SỬ DỤNG MÔ HÌNH MARKOV CHƯƠNG V. MÔ HÌNH HYBRID KẾT HỢP MẠNG NƠ-RON VÀ MÔ HÌNH CHUỖI MARKOV ẨN V.1. DÙNG MẠNG NƠ-RON ƯỚC LƯỢNG XÁC SUẤT HẬU NGHIỆM V.2. CÁC MẠNG NƠ-RON NHƯ LÀ CÁC BỘ LƯỢNG TỬ HÓA VECTOR.
000000254403.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
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.
311609.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mạng nơ-ron nhân tạo có thể đƣợc chế tạo bằng nhiều cách khác nhau vì vậy trong thực tế tồn tại rất nhiều kiểu mạng nơ-ron nhân tạo. wTx (2.37) Khâu tiền đáp ứng c: Những khả năng hoạt động của nơ-ron hoàn toàn phụ thuộc vào khâu tạo chức năng đáp ứng c. Đây cũng là cách thiết kế nơ-ron nhân tạo một cách đơn giản nhất. Để tăng độ chính xác ngƣời ta tìm cách xây dựng mô hình động cho nơ-ron.
Luận văn-Trương Thị Hương.pdf
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON TRONG NHẬN DẠNG CHỮ HÁN-NÔM. Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ “Nghiên cứu ứng dụng mạng Nơ ron trong nhận dạng chữ Hán-Nôm” là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Bảng 4.1 Kết quả khảo sát sự hội tụ của mạng nơ-ron. Hình 2.1 Cấu tạo của tế bào nơ-ron sinh học. Hình 2.2 Nơ-ron nhân tạo.
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Mô hình toán Dự báo phụ tải hệ thống điện Việt nam Chương 2 Bài toán dự báo phụ tải tuần 2.1 Đồ thị phụ tải điện Dự báo phụ tải ngắn hạn - cho một tuần Dạng của đồ thị phụ tải Đỉnh và đáy của đồ thị phụ tải Dự báo phụ tải cho 7 ngày trong tuần Chương 3: Các khái niệm cơ bản về mạng Nơ ron nhân tạo 3.1 Sơ lược về mạng nơ ron Lịch sử hình thành và phát tiển của mạng nơ ron nhân tạo Cơ sở về mạng Nơ ron Nơron sinh học Mạng nơ ron nhân tạo Mô hình một nơ ron nhân tạo Hàm xử lý Mạng nơ ron nhân tạo Chương
311380.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Tín hiệu được truyền qua hàm kích hoạt (hay còn gọi là hàm truyền) tạo giá trị ngõ ra nơ-ron. Một mạng đơn giản có cấu trúc tiến: tín hiệu đi vào ở ngõ vào, qua các nơ-ron ẩn và cuối cùng đến các nơ-ron ngõ ra.
312095-tt.pdf
dlib.hust.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Nhờ đó sức mạng mạnh của mạng nơ ron nhân tạo đƣợc tận dụng tối đa. Nó cho phép chúng ta có thể xây dựng những mạng nơ ron “sâu” hơn có nhiều tầng hơn để giải quyết các bài toán cụ thể. Việc triển khai mô hình mạng trên thiết bị di động với bộ nhớ hạn chế mà vẫn đảm bảo thời gian đáp ứng cũng đòi hỏi một cách tiếp cận khác.
repository.vnu.edu.vn Xem trực tuyến Tải xuống
Phân loại đối tượng học để cải tiến chất lượng hco tập trong đào tạo điện tử. Abstract: Tổng quan về phân loại đối tượng học tập trong đào tạo điện tử. Trình bày những lý thuyết cơ bản về logic mờ, mạng nơ ron nhân tạo, cung cấp cách nhìn tổng quát nhất về quá trình làm mờ hóa, suy diễn, giải mờ và quá trình huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo. Áp dụng lý thuyết về logic mờ và mạng nơ ron cho bài toán phân loại đối tượng học tập, các bước thực hiện.