- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Tìm hiểu bài toán phối trang phục dùng học sâu
Tìm hiểu bài toán phối trang phục dùng học sâu: Đồ án tốt nghiệp Khoa Chất lượng cao ngành Công nghệ thông tin/ Huỳnh Duy Anh, Nguyễn Danh Nghi; Nguyễn Thiên Bảo (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020, xii, 41tr.: minh họa; 30cm + 1 đĩa CDCall no. : CTT-10 006.3 H987-A596
44 p hcmute 14/11/2021 418 6
Từ khóa: Mạng học sâu; Trí tuệ nhân tạo
Tìm hiểu bài toán tạo câu mô tả cho ảnh thời trang dùng học sâu
Tìm hiểu bài toán tạo câu mô tả cho ảnh thời trang dùng học sâu: Đồ án tốt nghiệp Khoa Chất lượng cao ngành Công nghệ thông tin/ Vũ Nguyên Hưng; Nguyễn Thiên Bảo (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020, 44tr.: minh họa; 30cm + 1 đĩa CD Call no. : CTT-10 006.3 V986-H936
58 p hcmute 14/11/2021 361 5
Từ khóa: Mạng học sâu; Trí tuệ nhân tạo
Ứng dụng mạng học sâu cho nhận diện khuôn mặt: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện tử
Ứng dụng mạng học sâu cho nhận diện khuôn mặt: Luận văn thạc sĩ ngành Kỹ thuật điện tử/ Trần Giang Nam; Nguyễn Thanh Hải (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020 xxi,118 tr.: minh họa; 30cm + 1 đĩa CD Dewey Class no. : 006.42 -- dc 23Call no. : 8520203 006.42 T772-N174"
121 p hcmute 17/10/2021 453 13
Ứng dụng mạng học sâu cho nhận diện khuôn mặt
Trong những năm gần đây, nhận diện khuôn mặt đã đạt được những tiến bộ vượt bậc nhờ vào sự phát triển của mạng nơ-ron tích chập (CNN). Tùy thuộc vào mục đích sử dụng khác nhau mà cấu trúc mạng CNN được thiết kế, điều chỉnh cho phù hợp. Trong luận văn này, ba tập dữ liệu ảnh khuôn mặt FEI Face, CASIA-WebFace và tập ảnh tự thu thập...
22 p hcmute 16/09/2020 495 6
Từ khóa: Ứng dụng mạng học sâu cho nhận diện khuôn mặt, TRẦN GIANG NAM
Ứng dụng mạng học sâu cho nhận diện khuôn mặt
Trong những năm gần đây, nhận diện khuôn mặt đã đạt được những tiến bộ vượt bậc nhờ vào sự phát triển của mạng nơ-ron tích chập (CNN). Tùy thuộc vào mục đích sử dụng khác nhau mà cấu trúc mạng CNN được thiết kế, điều chỉnh cho phù hợp. Trong nghiên cứu này, ba tập dữ liệu ảnh khuôn mặt FEI Face, CASIA-WebFace và tập ảnh tự thu thập...
22 p hcmute 23/07/2020 439 1
Từ khóa: Nhận diện khuôn mặt, mạng học sâu, thuật toán tối ưu.
Phát hiện và cảnh báo buồn ngủ của tài xế lái xe dùng thị giác máy tính
Trong bài báo này, tác giả đề xuất một ứng dụng để giải quyết một phần nào đó về vấn đề đó. Đó là thiết bị phát hiện và cảnh báo tài xế buồn ngủ khi đang lái xe. Thiết bị được thực hiện dựa trên phần cứng là board kit Raspberry có đặc điểm như một máy tính thu nhỏ có kích thước xấp xỉ chiếc điện thoại cầm tay, chạy hệ điều...
11 p hcmute 03/01/2020 712 6
Từ khóa: Học Sâu; Mạng Nơ-ron nhân tạo; Mạng CNN, Buồn Ngủ, Raspberry Pi.
NHẬN DẠNG CÁC ÐỐI TUỢNG THAM GIA GIAO THÔNG DÙNG MẠNG NORON HỌC SÂU
Luận vănnày tác giả đề xuất phương pháp nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông sử dụng mạng nơron tích chập –Convolution Neural Network –CNN.Kiến trúc CNN tác giả xây dựngcó15 lớp: 3 lớp “Convolutional”, 3lớp “Pooling”, 4lớp “Rectified Linear Unit”, 2 lớp “Fully Connected”, 1 lớp “Softmax”, 1 lớp “Input” và 1 lớp “Output”.G
22 p hcmute 05/06/2019 543 2
Từ khóa: NHẬN DẠNG CÁC ÐỐI TUỢNG THAM GIA GIAO THÔNG DÙNG MẠNG NORON HỌC SÂU, TRẦN QUỐC TOẢN
CHẨN ÐOÁN SỰ CỐ HỆ THỐNG ÐIỆN DÙNG MẠNG NEURON HỌC SÂU
Luận văn đề xuất sử dụng mạng neuron để phát hiện và phân loại các dạnsự cố trên đường dâytruyền tải của hệ thống điện 5 nút IEEE trên cơ sở tạo mẫubằng phần mềm PowerWorld và huấnluyện mạng bằng phần mềm Matlab.
22 p hcmute 22/05/2019 462 2
Từ khóa: CHẨN ÐOÁN SỰ CỐ HỆ THỐNG ÐIỆN DÙNG MẠNG NEURON HỌC SÂU, NGUYỄN NGỌC MẠNH
NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG THAM GIA GIAO THÔNG DÙNG MẠNG NƠ RON SÂU
Trong nghiên cứu này tác giả đề xuất phương pháp nhận dạng các đối tượng tham gia giao thông sử dụng mạng nơron tích chập – Convolution Neural Network – CNN. Kiến trúc CNN tác giả xây dựng có 15 lớp: 3 lớp tích chập (Convolutional), 3 lớp giảm mẫu “Pooling”, 4 lớp tinh chỉnh các đơn vị tuyến tính “Rectified Linear Unit”, 2 lớp kết nối đầy đủ...
9 p hcmute 10/05/2019 579 5
Từ khóa: NHẬN DẠNG CÁC ĐỐI TƯỢNG THAM GIA GIAO THÔNG DÙNG MẠNG NƠ RON HỌC SÂU TRẦN QUỐC TOẢN, LÊ MỸ HÀ