Examples of using Convolutional in English and their translations into Vietnamese
{-}
-
Colloquial
-
Ecclesiastic
-
Computer
The technology is based on 20-year-old deep convolutional nets, but with much larger scale on a much larger task,
I will show you that by using convolutional coding with Viterbi decoding, you can achieve
Tôi sẽ cho bạn thấy rằng bằng cách sử dụng mã hóa xoắn với Viterbi giải mã,well suited to language processing and speech recognition, while convolutional neural networks are more commonly used in image recognition.
trong khi Neural Network tích chập thường được sử dụng nhiều hơn trong việc nhận dạng hình ảnh.For years, convolutional coding with Viterbi decoding has been the predominant FEC technique used in space communications, particularly in geostationary satellite communication networks, such as VSAT(very small aperture terminal) networks.
Trong nhiều năm qua, xoắn với mã hóa giải mã Viterbi ñã ñược các kỹ thuật FEC chủ yếu ñược sử dụng trong giao tiếp không gian, ñặc biệt là trong các mạng truyền thông vệ tinh ñịa tĩnh, như là VSAT( thiết bị ñầu cuối khẩu ñộ rất nhỏ) các mạng.Second Edition, regarded as a bible of convolutional coding brings you a clear and comprehensive discussion of the basic principles of this field.
một cuốn kinh thánh về mã hóa tích chập mang đến cho bạn một cuộc thảo luận rõ ràng và toàn diện về các nguyên tắc cơ bản của lĩnh vực này.Convolutional encoding with Viterbi decoding is a FEC technique that is particularly suited to a channel in which the transmitted signal is corrupted mainly by additive white gaussian noise(AWGN).
Mã hóa xoắn với giải mã Viterbi là một kỹ thuật FEC mà ñặc biệt phù hợp với một kênh, trong ñó tín hiệu truyền chủ yếu là bị hỏng bởi tiếng ồn phụ gaussian trắng( AWGN).đã làm một công việc tuyệt vời để giải thích các mạng lưới thần kinh tích chập.For the study, published in the journal Icarus, the team first trained the convolutional neural network on a dataset covering two-thirds of the moon.
Để nghiên cứu, xuất bản trên tạp chí Icarus, nhóm nghiên cứu đã lần đầu tiên huấn luyện mạng lưới thần kinh xoắn trên một bộ dữ liệu bao gồm hai phần ba mặt trăng.Fukushima's Neocognitron introduced convolutional neural networks partially trained by unsupervised learning with human-directed features in the neural plane. Yann LeCun et al.(1989) applied supervised backpropagation to such architectures.[53] Weng et al.
Neocognitron của Fukushima giới thiệu các mạng nơ- ron tích chập được đào tạo một phần bởi học không có giám sát với các đặc điểm được con người hướng dẫn trong mặt phẳng thần kinh. Yann LeCun…( 1989) áp dụng truyền ngược có giám sát cho các kiến trúc như vậy.[ 52] Weng.(1992) published convolutional neural networks Cresceptron[26][27][28] for 3-D object recognition from images of cluttered scenes and segmentation of such objects from images.
( 1992) công bố các mạng nơ- ron tích chập Cresceptron[ 26][ 27][ 28] để nhậ dạng các đối tượng 3- D từ các hình ảnh có hậu trường lộn xộn và phân khúc của các đối tượng từ hình ảnh đó.This research indicated that the approach based on using convolutional neural networks and methods of deep learning to identify a writer's gender, is the most optimal.
Cuộc nghiên cứu cho thấy rằng, cách tiếp cận dựa trên việc sử dụng mạng nơ ron tích chập và phương pháp học tập chuyên sâu để xác định giới tính của người viết văn bản đã mang lại kết quả tốt nhất.The audio frames go through these convolutional layers, and after passing through the last one, you can see a“global temporal pooling” layer,
Các khung âm thanh đi qua các lớp tích chập này, và sau khi qua lớp cuối cùng, bạn có thểDeep learning techniques will be used to train multiple neural networks such as convolutional neural networks,
Các kỹ thuật học sâu sẽ được sử dụng để đào tạo nhiều mạng thần kinh như mạng thần kinh tích chập, mạng dư sâu,Model 24.8 Monophone Randomly Initialized DNN 23.4 Monophone DBN-DNN 22.4 Triphone GMM-HMM with BMMI Training 21.7 Monophone DBN-DNN on fbank 20.7 Convolutional DNN[168] 20.0 Convolutional DNN w.
Model 24.8 Monophone Randomly Initialized DNN 23.4 Monophone DBN- DNN 22.4 Triphone GMM- HMM with BMMI Training 21.7 Monophone DBN- DNN on fbank 20.7 Convolutional DNN[ 167] 20.0 Convolutional DNN w.Since then, other researchers have expanded on his work by finding good convolutional codes, exploring the performance limits of the technique, and varying decoder design parameters to optimize the implementation of the technique in hardware and software.
Từ ñó, các nhà nghiên cứu khác ñã mở rộng về công việc của mình bằng cách tìm các mã xoắn tốt, khám phá các giới hạn thực hiện kỹ thuật này, và thay ñổi các thông số thiết kế bộ giải mã ñể tối ưu hóa việc thực hiện các kỹ thuật trong phần cứng và phần mềm.As of 2011, the state of the art in deep learning feedforward networks alternates convolutional layers and max-pooling layers,[64][65] topped by several fully connected or sparsely connected layer
Tính đến năm 2011, tiến bộ trong các mạng nuôi tiến học sâu đã thay thế các lớp tích chập và các lớp thăm dò tối da( max- pooling),[ 63][ 64]CNN: Convolutional neural networks are often used for image applications.
CNN( convolutional neural network) thường được sử dụng cho xử lý về ảnh.You can't use Convolutional Neural Networks for Natural Language Processing.
Áp dụng Convolutional Neural Networks cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.A key aspect of Convolutional Neural Networks are pooling layers,
Một khía cạnh nữa của Convolutional Neural Networks là các lớp pooling,When we hear about convolutional neural networks,
Chúng ta nghe tới Convolutional neural network, chúng ta thường
