Phân tích ý kiến người dùng sử dụng phương pháp học sâu kết hợp CNN-LSTM
Không đồng ý về việc phục vụ đọc trực tuyến, chép file và cho photo 50% tài liệu; TM tài liệu tham khảo tr. 57 - 58; Luận văn Thạc sỹ trường Đại học Thủ Dầu Một. Chuyên ngành: Hệ thống thông tin. Mã số: 8480104; Luận văn gồm 3 chương: Giới th...
Đã lưu trong:
| Tác giả chính: | Trần, Hữu Hạnh |
|---|---|
| Tác giả khác: | Bùi, Thanh Hùng |
| Định dạng: | Sách |
| Ngôn ngữ: | Undetermined |
| Được phát hành: |
Bình Dương
2019
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | http://lrc.tdmu.edu.vn/opac/search/detail.asp?aID=2&ID=40036 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
| Thư viện lưu trữ: | Trung tâm Học liệu Trường Đại học Thủ Dầu Một |
|---|
Những quyển sách tương tự
-
Ứng dụng kỹ thuật học sâu giám sát lưu lượng phương tiện giao thông theo thời gian thực
Bỡi: Đào, Duy Tuấn, et al.
Được phát hành: (2021) -
Ứng dụng mạng nơ ron tích chập (CNN) trong phân loại nguy cơ bệnh võng mạc đái tháo đường từ ảnh đáy mắt
Bỡi: Trần, Cảnh Dương
Được phát hành: (2026) -
Ứng dụng mô hình học sâu trong nhận dạng và phát hiện thời kỳ chính của trái thơm
Bỡi: Bùi, Xuân Thiện, et al.
Được phát hành: (2021) -
Ứng dụng nhận diện khuôn mặt bằng mô hình mạng nơ-ron tích chập trong quản lý ký túc xá
Bỡi: Phạm, Tiến Quyền, et al.
Được phát hành: (2026) -
So sánh đánh giá hiệu suất dự toán của ba mô hình CNN, LSTM và CNN-LSTM dự đoán lưu lượng dòng chảy bằng thuật toán học máy
Bỡi: Nguyễn, Thị Thùy Linh, et al.
Được phát hành: (2026)