Các giải pháp học sâu trong thị giác và thính giác máy

: 10h00, ngày 15/05/2018 (Thứ Ba)

: P104 D3, ĐH Bách Khoa Hà Nội

: Machine Learning và Data Mining

: Nguyễn Trọng Dũng - Nguyễn Tuấn Anh

: AXON

Tóm tắt báo cáo

Báo cáo trình bày về một số giải pháp học sâu trong thị giác máy và nhận dạng tiếng nói. Báo cáo gồm 2 phần, sử dụng mạng thặng dư (residual networks) trong nhận dạng hình ảnh và nhận dạng tiếng nói (speech2text) bằng các mạng neural nhiều lớp ẩn.


Đánh giá bài viết

Các giải pháp học sâu trong thị giác và thính giác máy
1 (20%) 1 vote

Xem thêm