Views
6 months ago

Bao cao

iv TÓM TẮT Mạng

iv TÓM TẮT Mạng nơ-ron ngày càng thể hiện thế mạnh của mình trong việc giải quyết các bài toán về trí tuệ nhân tạo. Đồ án này trình bày về cách sử dụng mạng nơ-ron, cụ thể là mạng nơ-ron tích chập để hiện thực hóa mô hình nhận người chuyển động qua video, camera. Mô hình sử dụng kiến trúc của mạng YOLO (You Only Look Once) là mô hình nhận diện đối tượng học sâu thời gian thực được xem là tối ưu nhất về tốc độ hiện nay.

1 MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................... i PHẦN XÁC NHẬN VÀ ĐÁNH GIÁ CỦA GIẢNG VIÊN ......................................... iii TÓM TẮT ....................................................................................................................... iv MỤC LỤC ........................................................................................................................ 1 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ .................................................. 4 CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN ĐỀ TÀI ............................................................................ 5 1.1. Giới thiệu đề tài .......................................................................................... 5 1.2. Ứng dụng thực tiễn của đề tài .................................................................... 6 1.3. Mục tiêu đề tài ........................................................................................... 6 CHƯƠNG 2 – MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO (ANN) .................................................. 7 2.1. Giới thiệu về ANN ..................................................................................... 7 2.2. Cấu trúc của ANN ...................................................................................... 7 2.2.1. Đơn vị tính toán (neural) ............................................................... 8 2.2.2. Tầng đầu vào (input layer) ............................................................ 8 2.2.3. Tầng ẩn (hidden layer) ................................................................... 8 2.2.4. Tầng đầu ra (output layer) ............................................................. 9 2.2.5. Hàm chuẩn hóa (activation function) ............................................ 9 2.3. Quy trình hoạt động của ANN ................................................................. 11 2.3.1. Cách thức hoạt động của nơ-ron .................................................. 11 2.3.2. Quá trình học của ANN ............................................................... 12 2.3.2.1. Tính toán độ sai lệch ..................................................... 12 2.3.2.2. Điều chỉnh tham số ........................................................ 13 CHƯƠNG 3 – MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP (CNN) ................................................ 14 3.1. Giới thiệu về CNN ................................................................................... 14 3.2. Cấu trúc của mạng CNN .......................................................................... 14 3.2.1. Phần convolution ......................................................................... 15

Bao cao ve buon ban PN&TE- Den.qxd - HumanTrafficking.org
Bao cao thuong nien nam 2012 PHR - Vietstock
Phần 1 - VN.NET
Phần 1 - VN.NET
Mô hình vật lý .pdf - Khoa Kỹ thuật Biển
Nhà Tiêu Sinh Thái [PDF: 2.00MB] - EcoSanRes
Download - Đại học FPT
Jardine Informational Brochure (Vietnamese)
Hội nhập người nước ngoài với môi trường sống trong khu vực Plzeň
THÔNG TIN NỘI BỘ - Tín Nghĩa
Tài liệu tuyên truyền của Ban Chỉ đạo Quốc gia Năm Quốc tế Hành ...
THÔNG TIN NỘI BỘ - Tín Nghĩa
HVG - Bao cao thuong nien 2012.pdf - Vietstock
VFMVF1 - Bao cao thuong nien 2012.pdf - Vietstock
Bao cao su cho Nam giới - the NSW Multicultural Health ...
Nhöõng caûi thieän tích cöïc treân tinh caàu
Phần 1 - VN.NET
Hưởng Thú Vui & Chơi Xổ Số Chừng Mực
Sống Với Bệnh Viêm Gan B Mãn tính - ICHS