Đang tải... (xem toàn văn)
Thông tin tài liệu
Ngày đăng: 02/01/2021, 22:34
Xem thêm:
Mục lục
MỤC LỤC
DANH MỤC KÍ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC HÌNH VẼ
MỞ ĐẦU
1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỌC MÁY
1.1 Học máy là gì?
1.2 Một số ứng dụng của học máy
1.3 Tổng quan về học sâu
2. CHƯƠNG 2: HỌC SÂU VỚI MẠNG R2CNN
2.1 Xác định vật thể (object detection)
2.1.1 Giới thiệu bài toán xác định vật thể
2.1.2 Multi-layer Perceptron
a. Tổng quan về Multi-layer Perceptron
b. Cấu trúc của MLP và các khái niệm
c. Chi tiết quá trình huấn luyện MLP
2.1.3 Convolutional neural network (CNN)
a. Tổng quan về CNN
b. Cấu trúc và các khái niệm
2.1.4 Lịch sử hình thành của mô hình R2CNN
2.2 Tổng quan về R2CNN
2.2.1 Các khái niệm cơ bản
2.2.2 Cấu trúc của R2CNN
3. CHƯƠNG 3. ỨNG DỤNG MẠNG R2CNN NHẬN DẠNG Ổ GÀ TRÊN MẶT ĐƯỜNG
3.1. Xây dựng mô hình nhận dạng ổ gà
3.2. Giới thiệu về cấu trúc mô hình R2CNN
3.3. Chuẩn bị dữ liệu
3.4. Thiệt lập tham số thuật toán và huấn luyện mạng
3.4.1 Thiết lập các tham số thuật toán R2CNN
Tài liệu cùng người dùng
Tài liệu liên quan