Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/30686
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DCGiá trị Ngôn ngữ
dc.contributor.authorĐoàn, Hồng Quang-
dc.contributor.authorLê, Hồng Minh-
dc.contributor.authorThái, Doãn Nguyên-
dc.date.accessioned2020-08-06T08:38:58Z-
dc.date.available2020-08-06T08:38:58Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.issn1859-4794-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/30686-
dc.description.abstractDeep Learning là thuật toán dựa trên một số ý tưởng từ não bộ tới việc tiếp thu nhiều tầng biểu đạt, cả cụ thể lẫn trừu tượng, qua đó làm rõ nghĩa của các loại dữ liệu. Deep Learning được ứng dụng trong nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hiện nay rất nhiều các bài toán nhận dạng sử dụng Deep Learning, vì nó có thể giải quyết các bài toán với số lượng lớn các biến, tham số kích thước đầu vào lớn với hiệu năng cũng như độ chính xác vượt trội so với các phương pháp phân lớp truyền thống, xây dựng những hệ thống thông minh với độ chính xác cao. Trong bài báo này, các tác giả nghiên cứu mạng nơ ron tích chập (CNN - Convolutional Neural Network) là một trong những mô hình Deep Learning tiên tiến cho bài toán nhận dạng khuôn mặt từ video.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.relation.ispartofseriesTạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam;Số 62(01) .- Tr.8-12-
dc.subjectMạng nơ ron học sâuvi_VN
dc.subjectMạng nơ ron tích chậpvi_VN
dc.subjectNhận dạng khuôn mặtvi_VN
dc.titleNhận dạng khuôn mặt trong video bằng mạng nơ ron tích chậpvi_VN
dc.typeArticlevi_VN
Bộ sưu tập: Khoa học & Công nghệ Việt Nam

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
826.62 kBAdobe PDF
Your IP: 216.73.216.9


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.