Overcoming some limitations of deep neural nets with variational method using Gaussian mixture model and Dropout = Giải quyết một số vấn đề trong mạng nơ-ron bằng phương pháp biến phân sử dụng mô hình trộn Gauss và Dropout

Thông tin tài liệu

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Thân Quang Khoát	-
dc.contributor.author	Nguyễn Văn Sơn	-
dc.date.accessioned	2021-11-05T04:10:46Z	-
dc.date.available	2021-11-05T04:10:46Z	-
dc.date.issued	2021	-
dc.identifier.other	000000327765	-
dc.identifier.uri	http://dlib.hust.edu.vn/handle/HUST/20210	-
dc.description.abstract	Tổng quan về mạng Bay; mạng nơ-ron; thử nghiệm.	-
dc.publisher	Trường đại học Bách Khoa Hà Nội	-
dc.subject	Mạng nơ-ron	-
dc.subject	Mô hình trộn Gauss	-
dc.subject	Dropout	-
dc.subject.lcc	QA76.87	-
dc.title	Overcoming some limitations of deep neural nets with variational method using Gaussian mixture model and Dropout = Giải quyết một số vấn đề trong mạng nơ-ron bằng phương pháp biến phân sử dụng mô hình trộn Gauss và Dropout	-
dc.title.alternative	Giải quyết một số vấn đề trong mạng nơ-ron bằng phương pháp biến phân sử dụng mô hình trộn Gauss và Dropout	-
Appears in Collections:	Ths-Công nghệ thông tin

Files in This Item:

327765-tt.pdf
Restricted Access

327765.pdf
Restricted Access