Mạng nơ ron tích chập là gì? Các công bố khoa học về Mạng nơ ron tích chập
Mạng nơ-ron tích chập (CNNs) là một loại mạng nơ-ron nhân tạo, thiết kế để xử lý dữ liệu dạng lưới như hình ảnh. CNNs bao gồm các lớp: lớp tích chập trích xuất đặc trưng, lớp phi tuyến áp dụng hàm kích hoạt, lớp pooling giảm kích thước đặc trưng, và lớp kết nối đầy đủ dùng cho phân loại. CNNs tối ưu hóa bộ lọc qua huấn luyện, giúp thực hiện nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. CNNs mang lại hiệu quả vượt trội trong nhiều ứng dụng nhờ khả năng học đặc trưng và tính toán nhanh chóng.
Giới thiệu về Mạng Nơ-ron Tích Chập (Convolutional Neural Networks - CNNs)
Mạng nơ-ron tích chập (CNNs) là một loại của mạng nơ-ron nhân tạo, được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu có dạng lưới, chẳng hạn như hình ảnh. CNNs đã trở thành một công cụ cực kỳ hiệu quả trong lĩnh vực xử lý ảnh, nhận dạng hình ảnh, và nhiều ứng dụng khác trong thị giác máy tính.
Cấu trúc của Mạng Nơ-ron Tích Chập
CNNs thường bao gồm một chuỗi các lớp khác nhau, mỗi lớp chịu trách nhiệm thực hiện một chức năng cụ thể:
- Lớp tích chập (Convolutional Layer): Đây là lớp cốt lõi của CNNs, được sử dụng để trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu đầu vào. Lớp này sử dụng các thuật toán tích chập để quét qua hình ảnh và phát hiện các đặc điểm như cạnh, góc, và nhiều chi tiết khác.
- Lớp phi tuyến (Non-linearity Layer): Thường được thực hiện bằng hàm kích hoạt như ReLU (Rectified Linear Unit). Lớp này giúp mạng nơ-ron học được các mối quan hệ phi tuyến trong dữ liệu.
- Lớp pooling (Pooling Layer): Lớp này giảm kích thước không gian của các đặc trưng đã trích xuất, giúp giảm lượng tính toán và kiểm soát hiện tượng overfitting.
- Lớp kết nối đầy đủ (Fully Connected Layer): Trong lớp này, các nơ-ron được kết nối hoàn toàn với tất cả nơ-ron ở lớp trước. Đây thường là các lớp cuối cùng sử dụng để kết hợp các đặc trưng đã trích xuất và thực hiện phân loại.
Cơ chế Hoạt động của CNNs
CNNs học cách tối ưu hóa các bộ lọc thông qua quá trình huấn luyện. Bộ lọc bắt đầu bằng cách tạo ra các mẫu đầu vào ngẫu nhiên, sau đó thông qua quá trình ngược dòng (backpropagation) và tối ưu hóa trọng số, mạng học cách điều chỉnh bộ lọc để trích xuất các đặc điểm hữu ích nhất phục vụ cho tác vụ cụ thể.
Ứng dụng của Mạng Nơ-ron Tích Chập
Mạng CNN hiện nay đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực:
- Nhận diện hình ảnh: CNNs được sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ nhận dạng đối tượng, phân loại hình ảnh, và phát hiện khuôn mặt.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Các mô hình CNN cũng được áp dụng trong phân loại văn bản, phân loại ngữ nghĩa và các tác vụ khác trong NLP.
- Thị giác máy tính: Trong ngành công nghiệp xe tự hành, CNN rất quan trọng trong xử lý hình ảnh từ camera gắn trên xe để phát hiện và phân tích cảnh quan đường đi, các vật thể xung quanh.
Kết luận
Mạng nơ-ron tích chập đã chứng minh hiệu quả mạnh mẽ trong nhiều ứng dụng khác nhau, đặc biệt là trong xử lý hình ảnh và thị giác máy tính. Với khả năng học đại diện đặc trưng mạnh mẽ và hiệu quả tính toán, CNN vẫn tiếp tục là một trong những lĩnh vực nghiên cứu nóng hổi và ứng dụng rộng rãi trong trí tuệ nhân tạo và học sâu.
Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề mạng nơ ron tích chập:
Phân loại ImageNet bằng mạng nơ-ron tích chập sâu Dịch bởi AI Chúng tôi đã huấn luyện một mạng nơ-ron tích chập sâu lớn để phân loại 1,2 triệu hình ảnh độ phân giải cao trong cuộc thi ImageNet LSVRC-2010 thành 1000 lớp khác nhau. Trên dữ liệu kiểm tra, chúng tôi đạt được tỷ lệ lỗi top-1 và top-5 lần lượt là 37,5% và 17,0%, điều này tốt hơn nhiều so với công nghệ tiên tiến trước đó. Mạng nơ-ron có 60 triệu tham số và 650.000 nơ-ron, bao gồm năm lớp tí... ... hiện toàn bộ
Communications of the ACM - Tập 60 Số 6 - Trang 84-90 - 2017
#ImageNet #mạng nơ-ron tích chập sâu #phân loại hình ảnh #quy tắc dropout #hiệu suất mạng nơ-ron
Mạng Nơ-ron Tích Chập Sâu và Nơ-ron Tái Kết Nối LSTM cho Nhận Diện Hoạt Động Đeo Được Đa Mô Đun Dịch bởi AI Nhận diện hoạt động con người (HAR) thường được giải quyết bằng cách sử dụng các đặc trưng kỹ thuật được thu thập thông qua các quy trình heuristics. Nghiên cứu hiện tại cho thấy rằng các mạng nơ-ron tích chập sâu (CNN) rất phù hợp để tự động hóa quá trình trích xuất đặc trưng từ các dữ liệu cảm biến thô. Tuy nhiên, các hoạt động của con người bao gồm các chuỗi chuyển động phức tạp, và việ... ... hiện toàn bộ
Sensors - Tập 16 Số 1 - Trang 115
#Nhận diện hoạt động con người #mạng nơ-ron tích chập sâu #mạng nơ-ron hồi tiếp LSTM #cảm biến đeo được #xử lý đa mô đun
Phân loại COVID-19 trong hình ảnh X-quang ngực bằng mạng nơ-ron tích chập sâu DeTraC Dịch bởi AI Tóm tắt Hình ảnh X-quang ngực là kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh đầu tiên đóng vai trò quan trọng trong chẩn đoán bệnh COVID-19. Nhờ vào sự sẵn có cao của các tập dữ liệu hình ảnh được chú thích quy mô lớn, đã đạt được nhiều thành công lớn trong việc sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN ) cho nhận diện và phân loại hình ảnh. Tuy nhiên, do sự hạn ... ... hiện toàn bộ
Springer Science and Business Media LLC - - 2021
#COVID-19 #X-quang ngực #mạng nơ-ron tích chập sâu #DeTraC #học chuyển giao
Chiết xuất Các Thủy Vực Đô Thị Từ Hình Ảnh Viễn Thám Độ Phân Giải Cao Sử Dụng Học Sâu Dịch bởi AI Thông tin chính xác về nước mặt đô thị là rất quan trọng để đánh giá vai trò của nó trong các dịch vụ hệ sinh thái đô thị trong bối cảnh tồn tại của con người và biến đổi khí hậu. Việc chiết xuất chính xác các thủy vực đô thị từ hình ảnh là có ý nghĩa lớn đối với quy hoạch đô thị và phát triển kinh tế - xã hội. Trong bài báo này, một kiến trúc học sâu mới được đề xuất cho việc chiết xuất c... ... hiện toàn bộ
MDPI AG - Tập 10 Số 5 - Trang 585
#viễn thám #chiết xuất nước #học sâu #mạng nơ-ron tích chập #phân đoạn hình ảnh
Học chuyển giao cho phân loại hình ảnh y tế: một bài tổng quan tài liệu Dịch bởi AI Tóm tắt Đặt vấn đề Học chuyển giao (TL) với mạng nơ-ron tích chập nhằm cải thiện hiệu suất trên một nhiệm vụ mới bằng cách tận dụng kiến thức từ các nhiệm vụ tương tự đã học trước đó. Nó đã đóng góp lớn cho phân tích hình ảnh y tế vì vượt qua vấn đề thiếu dữ liệu và tiết kiệm thời gian cũng như tài nguyên phần cứng. Tuy nhiên, học c...
BMC Medical Imaging - - 2022
#Học chuyển giao #mạng nơ-ron tích chập #phân loại hình ảnh y tế #mô hình trích xuất đặc trưng
Đếm bông lúa mì bằng cách phân đoạn K-means clustering và mạng nơ-ron tích chập Dịch bởi AI Tóm tắt
Thông tin nền
Năng suất lúa mì bị ảnh hưởng bởi số lượng bông trên mỗi đơn vị diện tích, và phương pháp đếm thủ công từ lâu đã được sử dụng để ước lượng năng suất lúa mì. Để hiện thực hóa việc đếm bông lúa mì nhanh chóng và chính xác, phương pháp phân cụm K-means đã được áp dụng cho việc phân đoạn tự động hình ảnh bông lúa... ... hiện toàn bộ
Plant Methods - - 2020
Phân đoạn khối u não sử dụng mạng nơ-ron tích chập hoàn toàn dựa trên U-Net và cây cực kỳ phân loại ngẫu nhiên Dịch bởi AI
Vietnam Journal of Science, Technology and Engineering - Tập 60 Số 3 - Trang 19-25 - 2018
Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một phương pháp học dựa trên mô hình cho việc phân đoạn khối u não từ các giao thức MRI đa mô hình. Mô hình sử dụng mạng nơ-ron tích chập hoàn toàn dựa trên U-Net để trích xuất các đặc trưng từ tập dữ liệu huấn luyện MRI đa mô hình và sau đó áp dụng chúng cho bộ phân loại cây cực kỳ phân loại ngẫu nhiên (ExtraTrees) để phân đoạn các mô tế bào bất thường liên ...... hiện toàn bộ
#brain tumour #convolutional neural network #extremely randomized trees #segmentation #U-Net
Nhận dạng khuôn mặt trong video bằng mạng nơ ron tích chập
Deep Learning là thuật toán dựa trên một số ý tưởng từ não bộ tới việc tiếp thu nhiều tầng biểu đạt, cả cụ thể lẫn trừu tượng, qua đó làm rõ nghĩa của các loại dữ liệu. Deep Learning được ứng dụng trong nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hiện nay rất nhiều các bài toán nhận dạng sử dụng Deep Learning, vì nó có thể giải quyết các bài toán với số lượng lớn các biến, th...... hiện toàn bộ
#mạng nơ ron học sâu #mạng nơ ron tích chập #nhận dạng khuôn mặt
Mạng nơ-ron tích chập cho việc kiểm soát chất lượng hình ảnh tự động và tính tuân thủ EARL của hình ảnh PET Dịch bởi AI Tóm tắt
Nền tảng
Các nghiên cứu học máy đòi hỏi một số lượng lớn hình ảnh thường được thu thập trên các máy quét PET khác nhau. Khi kết hợp các hình ảnh này, việc sử dụng hình ảnh hài hòa theo tiêu chuẩn EARL là điều cần thiết. Tuy nhiên, khi bao gồm các hình ảnh hồi cứu, việc cấp chứng chỉ EARL có ... ... hiện toàn bộ
EJNMMI Physics -
#Machine Learning #Hình ảnh PET #EARL #Mạng nơ-ron tích chập #Kiểm soát chất lượng hình ảnh
PHÁT HIỆN CHÁY RỪNG BẰNG MẠNG NƠ RON HỌC SÂU, DỰA TRÊN KHÓI VÀ LỬA THU NHẬN ĐƯỢC TỪ CAMERA GIÁM SÁT
Mạng nơ ron học sâu được ứng dụng trong nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hiện nay rất nhiều các bài toán nhận dạng sử dụng mạng nơ ron học sâu, vì nó có thể giải quyết các bài toán với số lượng lớn các biến, tham số kích thước đầu vào lớn với hiệu năng cũng như độ chính xác vượt trội so với các phương pháp phân lớp truyền thống, xây dựng những hệ thống thông minh v...... hiện toàn bộ
#Mạng nơ ron học sâu #mạng nơ ron tích chập #phát hiện cháy rừng
Tổng số: 142
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10