Phí tải tài liệu: 150.000đ

Chú ý: Điền đầy đủ thông tin EMAIL và SĐT khi thanh toán để được hỗ trợ tốt nhất.

Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)

➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu: PDF

Số trang: 76 Trang

Tài liệu: ✅ ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

Nội dung chi tiết: Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)

Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)

LỜI CẢM ƠNLòi đầu tiên, em xin chân thành cam on các thầy cô giáo trong trường Đại học Khoa Học cùng các thầy cô trong khoa Điện, Điện Tu và Công Nghệ

Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)ệ Vật Liệu đã nhiệt tình giúp đõ, giăng dạy và mang đến cho em nhũng điều bó ích về các môn đại cuông cũng nhu các mòn chuyên ngành, giúp em có đuọc n

ên tang co sò lý thuyết vũng chắc và kiến thức cần thiết đế có thế thực hiện bài đồ án tốt nghiệp và xa hon là có được hướng đi tót trong tương lai.Ti Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)

ếp theo đó, em xin chân thành cam on các bạn trong lóp Điện tủ - Viễn thông K40, gia đinh và những ngưòi đã luôn đông hành, khích lê, giúp đõ và động

Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)

viên em trong suốt thòi gian vừa qua.Đặc biệt nhất, em xin gùi lòi cám ơn chân thành đến Thạc sĩ Vương Quang Phước, giáng viên Bộ mòn Kỳ thuật Viễn th

LỜI CẢM ƠNLòi đầu tiên, em xin chân thành cam on các thầy cô giáo trong trường Đại học Khoa Học cùng các thầy cô trong khoa Điện, Điện Tu và Công Nghệ

Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN).Trong suốt quá trình thực hiện d'ó án, chắc chắn sẽ không tránh khoi những sai sót. Em rất mong nhận dưọc sụ dóng góp tù các thây, cô dế có thê hoàn

thiện hon bài dò án tốt nghiệp này. Em xin chân thành cám on!Sinh viên thực hiệnNguyễn Trí ĐịnhiMực LỤC LỜI CÂM ON.................................... Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)

.....................ịMUCI.UC...........................................................ỉiDANH MUC 1IÌNII ẢNII........................................

Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)

......ivDANH MLTC DANG BIÊL'..............................................viDANH MUC CẤC CHỦ VIẾT TẮT........................................viiMÒ DẦU

LỜI CẢM ƠNLòi đầu tiên, em xin chân thành cam on các thầy cô giáo trong trường Đại học Khoa Học cùng các thầy cô trong khoa Điện, Điện Tu và Công Nghệ

Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)IÌNII ÁNII..............................31.1.Giới thiêu chuông 1...........................................31.2.Deep learning.........................

........................3ĩ.3.Mang no-ron nhân tao...........................................51.3.1.Perceptron......................................... Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)

.........61.3.2,Sigmoid.....................................................8.1 33M

Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)

vl1.3.4.Bài toán nhãn dang hình ành.................................21.4.Kết luân chuông 1...........................................4CHựỢNG 2-LÝ THUY

LỜI CẢM ƠNLòi đầu tiên, em xin chân thành cam on các thầy cô giáo trong trường Đại học Khoa Học cùng các thầy cô trong khoa Điện, Điện Tu và Công Nghệ

Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)........................52.2.Mang no-ron tích chập.........................................52.3.Lóp tích châp.........................................

........62.3.ỉ.Phép tích cháp..............................................62.3.2.Vùng tiếp nhân cue bó.........................................72.3.3 Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)

.S0 buõc truot (Strides)......................................92.3.4./.ero padding..............................................112.4.Láý mau xuống í

Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)

Pooling)...................................122.5.1óp Dropout..................................................132.6.1làm kích hoạt ngỏ ra Soflmax.....

LỜI CẢM ƠNLòi đầu tiên, em xin chân thành cam on các thầy cô giáo trong trường Đại học Khoa Học cùng các thầy cô trong khoa Điện, Điện Tu và Công Nghệ

Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)...........15ii2.9.Kết luân chuơng 2.......................................16CHUONGJ5O_SANHM0HMiMLJiAL01CKNVAKHAQSATSUANH.HƯÓNG CỬA CÁC THAM SỔ.......

................................173.1.Giới thiêu chuông 3....................................17 Deep learning, mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp MLP và bài toán nhận dạng hình ảnh mạng nơ ron tích chập (convolution neural network CNN)

LỜI CẢM ƠNLòi đầu tiên, em xin chân thành cam on các thầy cô giáo trong trường Đại học Khoa Học cùng các thầy cô trong khoa Điện, Điện Tu và Công Nghệ