Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Quản trị mạng
Đánh giá hiệu suất các thuật toán trí tuệ nhân tạo trong phân loại rác thải
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Đánh giá hiệu suất các thuật toán trí tuệ nhân tạo trong phân loại rác thải
Hữu Tường
320
5
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Nghiên cứu này đề xuất thêm một lớp phân loại Softmax sau VGG16 sẽ cho ra kết quả có độ chính xác cao hơn. Các mô hình học sâu được nghiên cứu ở đây sử dụng cốt lõi Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một trong những mạng tiên tiến nhất trong thị giác máy tính, chứng tỏ được khả năng phân loại hình ảnh một cách hiệu quả. | Lê Minh Hóa ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT CÁC THUẬT TOÁN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG PHÂN LOẠI RÁC THẢI Lê Minh Hóa Khoa Công nghệ thông tin 2 Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Tóm tắt Phân loại rác thải là một bài toán lớn trong 1 tự học từ dữ liệu. Đến đầu những năm 90 Breiman thị giác máy tính và hiện nay có nhiều hướng tiếp cận đưa Quinlan và các cộng sự đã đề xuất các thuật toán cây quyết ra giải pháp trong đó hướng sử dụng trí tuệ nhân tạo đạt định như CART 1 ID3 C4.5 2 Cây quyết định phân mức độ hiệu quả chính xác đáng kể. Trong bài báo này loại dữ liệu thông qua một chuỗi các luật quyết định dự các thuật toán phân loại trong học máy như cây quyết định đoán đưa ra giá trị gì dựa trên những tình trạng nào. Ở đó thuật toán rừng ngẫu nhiên SVM PCA và mô hình học mỗi node của cây sẽ là các thuộc tính và các nhánh là giá sâu tiêu biểu VGG16 được nghiên cứu đánh giá so sánh trị lựa chọn của thuộc tính đó. Bằng cách đi theo các giá trị thuộc tính trên cây cây quyết định sẽ cho biết giá trị dự hiệu quả trong việc phân loại. Nghiên cứu này đề xuất đoán. Nhóm thuật toán cây quyết định có một điểm mạnh thêm một lớp phân loại Softmax sau VGG16 sẽ cho ra kết đó là có thể sử dụng cho cả bài toán Phân loại quả có độ chính xác cao hơn. Các mô hình học sâu được Classification và Hồi quy Regression . Thuật toán cây nghiên cứu ở đây sử dụng cốt lõi Mạng nơ-ron tích chập quyết định vẫn được sử dụng rộng rãi trong một số bài toán CNN là một trong những mạng tiên tiến nhất trong thị hiện nay. giác máy tính chứng tỏ được khả năng phân loại hình ảnh một cách hiệu quả. Kết quả từ mô hình đề xuất đã được cải Vào năm 2001 Breiman đưa ra thuật toán rừng ngẫu thiện với độ chính xác 71.1 so với sử dụng mô hình CNN nhiên random forest 3 . Rừng ngẫu nhiên là một thuật truyền thống trong điều kiện bộ dữ liệu có số lượng mẫu toán học có giám sát. Như tên gọi của nó rừng ngẫu nhiên nhỏ. Trong tương lai gần các mô hình học sâu sẽ hỗ trợ sử dụng các cây quyết định để làm nền tảng. Rừng ngẫu nhiên là một
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Bài giảng về Đánh giá Hiệu quả công việc của nhân viên
Bài giảng Chương 4: Chiết khấu và các tiêu chuẩn để đánh giá đầu tư
Xây dựng và ứng dụng các chỉ số đo lường hiệu suất KPI: Phần 1
Hiệu quả đầu tư và các chỉ tiêu đánh giá
Nhận thức về triển khai áp dụng chỉ số đo lường hiệu suất cốt yếu (KPI) trong đánh giá thành tích tại các doanh nghiệp
ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT XỬ LÝ 1 SỐ LOẠI XICLON VÀ XÁC ĐỊNH HIỆU SUẤT XỬ LÝ Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ CHO CÁC NHÀ MÁY ĐẠT TIÊU CHUẨN MÔI TRƯỜNG VIỆT NAM
Bài giảng Kinh tế đầu tư: Chương 4 - Các phương pháp đánh giá hiệu quả dự án đầu tư
Một số cơ sở lý luận và yêu cầu, quy trình xây dựng, áp dụng bộ chỉ số KPIs trong giao và đánh giá hiệu quả công việc tại các trường cao đẳng, đại học hiện nay
Tổng quan các phương pháp đánh giá hiệu quả công việc của người lao động
Hành vi lãnh đạo ảnh hưởng đến sự hài lòng và hiệu suất công việc của nhân viên y tế các bệnh viện công tại Thành phố Hồ Chí Minh
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.