Current filters:

*Use filters to refine the search results.

 | 
Start a new search

Search

Item hits:
  • Luận án, luận văn

  • Một số phương pháp ngẫu nhiên cho bài toán cực đại hóa xác suất hậu nghiệm không lồi trong học máy

    • ;  Advisor: Thân Quang Khoát; Nguyễn Thị Oanh (2020-03-06)

  • Luận án nghiên cứu đề xuất được một số thuật toán tối ưu ngẫu nhiên để giải hiệu quả bài toán MAP không lồi đảm bảo các tiêu chí sau: (i) Các thuật toán ngẫu nhiên đảm bảo chất lượng về lý thuyết và thực nghiệm; (ii) Các thuật toán có tốc độ hội tụ nhanh; (iii) Các thuật toán có tính linh hoạt, tính tổng quát và khả năng hiệu chỉnh tốt. Từ đó có thể áp dụng các thuật toán đó rộng rãi trong nhiều mô hình trong học máy.
  • Luận án, luận văn

  • Nghiên cứu một số bài toán trong hỏi đáp cộng đồng

    • ;  Advisor: Nguyễn Thị Kinh Anh; Nguyễn Kiêm Hiếu (2021-12-07)

  • Luận án nghiên cứu giải quyết các thách thức qua việc đề xuất các mô hình học sâu kết hợp với cơ chế chú ý được đề xuất cho một số toán trong hệ thống CQA giúp nâng cao hiệu quả của các mô hình dự đoán.
  • Luận án, luận văn

  • Nghiên cứu và phát triển một số độ đo liên kết trong bài toán khuyến nghị cộng tác

    • ;  Advisor: Lê Thanh Hương; Trần Đình Khang (2018-05-09)

  • Luận án nghiên cứu, đề xuất một số độ đo liên kết mở rộng dựa trên các thông tin đặc trưng (như thứ tự xuất hiện tên tác giả, thời gian công bố, nội dung tóm tắt của các bài báo) và xây dựng phương pháp khuyến nghị cộng tác trong mạng đồng tác giả. Thực nghiệm kiểm chứng đánh giá các độ đo liên kết mở rộng.
  • Luận án, luận văn

  • Định danh tự động một số làn điệu dân ca Việt Nam

    • ;  Advisor: Trịnh Văn Loan (2023-10-02)

  • Luận án nghiên cứu định danh tự động một số làn điệu dân ca Việt Nam dựa trên phương diện xử lý tín hiệu dùng học máy và học sâu; Nghiên cứu một số mô hình và đề xuất mô hình phù hợp dùng cho định danh tự động làn điệu dân ca Việt Nam, với bộ dữ liệu dùng cho định danh là các làn điệu phổ biến của Chèo và Quan họ; Ngoài ra thực hiện phân lớp thể loại âm nhạc trên hai bộ dữ liệu nổi tiếng là GTZAN và FMA nhằm khẳng định khả năng tổng quát hóa của mô hình đề xuất, đồng thời đánh giá ảnh hưởng của các phương pháp tăng cường dữ liệu đến độ chính xác của mô hình.