- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
- Kỹ thuật cơ khí (1243 )
- Kỹ thuật xây dựng (1262 )
- Điện - Điện tử - Viễn thông (1456 )
- Công nghệ thông tin (1165 )
- CN Thực phẩm & Sinh học (1203 )
- Quản lý công nghiệp (748 )
- Khoa học cơ bản (1319 )
- Tài liệu tham khảo khác (622 )
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Luận Văn - Báo Cáo (346704)
- Kinh Doanh Marketing (67778)
- Kinh Tế - Quản Lý (50036)
- Tài Chính - Ngân Hàng (57809)
- Công Nghệ Thông Tin (143292)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (47261)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (137309)
- Khoa Học Tự Nhiên (110530)
- Khoa Học Xã Hội (85272)
- Văn Hoá - Nghệ Thuật (54491)
- Y Tế - Sức Khoẻ (177214)
- Nông - Lâm - Ngư (63475)
- Kỹ Năng Mềm (29084)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (27862)
- Giải Trí - Thư Giãn (52535)
- Văn Bản Luật (199483)
- Tài Liệu Phổ Thông (409665)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
» Từ khóa: mo hinh mang no ron tich chap
Kết quả 1-3 trong khoảng 3
-
Trong nghiên cứu này, mô hình mạng nơ-ron tích chập kết nối dư (đặt tên là DOA-ResNet) được đề xuất nhằm cải thiện độ chính xác ước lượng góc đến của nguồn tín hiệu vô tuyến. Mô hình DOA-ResNet đã được phân tích đánh giá bằng cách thay đổi số lượng và kích thước kênh lọc trong lớp tích chập nhằm tìm ra sự phụ thuộc giữa hiệu năng...
8 p ctuet 28/05/2022 86 0
Từ khóa: Mạng nơ-ron tích chập, Mảng anten không đồng nhất, Nguồn tín hiệu vô tuyến, Mô hình DOA-ResNet, Trinh sát tín hiệu vô tuyến
-
Nhận dạng cử chỉ tay bằng ra-đa FMCW dựa trên mạng nơ ron tích chập kết nối chéo
Nghiên cứu này đề xuất sử dụng mạng nơ-ron tích chập kết nối chéo (CrossCNN: Cross-connection Convolutional Neural Network) để nhận dạng cử chỉ tay dựa trên dữ liệu phân tích phổ Doppler vi mô (micro-Doppler) của ra-đa FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave). Thêm vào đó, các mức nhiễu khác nhau được thêm vào dữ liệu để đánh giá đầy đủ hơn đối với mô...
8 p ctuet 27/12/2021 99 0
Từ khóa: Mạng nơ-ron tích chập, Nhận dạng cử chỉ tay, Ra đa FMCW, Phổ micro-Doppler, Mô hình Cross-CNN
-
Nhận dạng chữ số viết tay dựa trên mạng nơ ron tích chập sâu
Bài viết trình bày một phương pháp học sâu để so sánh với các phương pháp dựa trên các kỹ thuật thống kê đã có để giải quyết bài toán nhận dạng chữ số viết tay.
12 p ctuet 24/08/2019 362 1
Từ khóa: Nhận dạng chữ số viết tay, Mạng nơ-ron tích chập, Multi-layer perceptron, Mô hình mạng nơ-ron tích chập, Kiến trúc CNN
Phát triển bởi Thư viện số
