» Từ khóa: Mạng nơ ron

Kết quả 13-17 trong khoảng 17

Sử dụng mô hình học sâu LSTM trong dự đoán giá trị cổ phiếu

Bài viết đưa ra phương pháp sử dụng mô hình học sâu Long Short-Term Memory trong dự đoán giá trị cổ phiếu và nghiên cứu tổng quan về mô hình này. Kết quả bài báo có thể dự đoán được xu hướng giá trị cổ phiếu của giá đóng điều chỉnh với sai số độ lệch bình phương trung bình gốc, sai số tuyệt đối trung bình lần lượt là 0,1387 và 0,1007.

9 p cntp 25/10/2025 6 0

Từ khóa: Dữ liệu chuỗi thời gian, Dự đoán giá trị cổ phiếu, Mạng nơ ron hồi quy, Mô hình học sâu Long Short-Term Memory, Trí tuệ nhân tạo
Tính toán hệ số hiệu chỉnh tự hấp thụ sử dụng mô phỏng Monte Carlo và mạng nơ-ron nhân tạo

Bài viết nghiên cứu ANN dự đoán hệ số hiệu chỉnh tự hấp thụ gamma, giảm thời gian tính toán so với MCNP6. Độ chính xác cao, sai biệt

14 p cntp 25/08/2025 26 0

Từ khóa: Nghiên cứu khoa học, Vật lý, Mô phỏng monte carlo, Mạng nơ-ron nhân tạo, Hệ số hiệu chỉnh, Phổ kế gamma, Đo mẫu môi trường
Mạng nơ-ron lượng tử lai và ứng dụng trong nhận dạng hình ảnh viết tay

Nghiên cứu này đề xuất sử dụng mô hình mạng nơ-ron lượng tử lai, kết hợp giữa máy học cổ điển và tính toán lượng tử. Tính toán lượng tử giúp tăng tốc tính toán và nâng cao độ chính xác nhờ khả năng xử lý song song và tính chất đặc trưng của cơ học lượng tử.

8 p cntp 21/07/2025 23 0

Từ khóa: Nghiên cứu khoa học, Công nghệ thông tin, Mạng nơ-ron lượng tử lai, Nhận dạng hình ảnh viết tay, Thuật toán lượng tử, Tính toán lượng tử, Học máy lượng tử
Nhận dạng hình ảnh với dữ liệu mất cân bằng dựa trên học sâu

Nghiên cứu nhận dạng tổn thương da dựa trên học sâu, xử lý dữ liệu mất cân bằng. ConvNeXtTiny đạt độ chính xác cân bằng 0.7584, độ chính xác 0.8408.

8 p cntp 21/07/2025 25 0

Từ khóa: Nghiên cứu khoa học, Công nghệ thông tin, Nhận dạng hình ảnh, Mô hình học sâu, Mất cân bằng dữ liệu, Mạng nơ-ron tích chập
Sử dụng kỹ thuật học sâu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng phát hiện các cuộc tấn công xâm nhập máy tính qua mạng Internet

Bài viết này giới thiệu một hệ thống phát hiện xâm nhập mạng áp dụng phương pháp học sâu dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network ANN) và đa lớp (Multi-layers Perceptron- MLP). Các phương pháp đánh giá mô hình cho thấy rằng giải pháp được đề xuất hoạt động hiệu quả.

11 p cntp 21/04/2025 47 0

Từ khóa: An ninh mạng, Kỹ thuật học sâu, Mạng nơ-ron nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo, Phương pháp học sâu

Đăng nhập

Bộ sưu tập nổi bật

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG THƯƠNG TP. HỒ CHÍ MINH

Địa chỉ: 140 Lê Trọng Tấn, P. Tây Thạnh, Q. Tân Phú, Tp. HCM
Điện thoại:0283 8163 318 - Email: infor@hufi.edu.vn - Website: https://huit.edu.vn

Phát triển bởi Thư viện số