DDC 006.31
Tác giả CN Quản, Thành Thơ
Tác giả TT Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh. Trường Đại học Bách Khoa
Nhan đề Các mô hình học sâu nâng cao / Quản Thành Thơ
Thông tin xuất bản Tp. Hồ Chí Minh :Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh,2023
Mô tả vật lý 207 tr. ;cm.
Tóm tắt Giới thiệu các mô hình học sâu nâng cao như: Các mô hình GRU, LSTM, BiLSTM; mô hình Sequence-to-Sequence và cơ chế Attention; Transformer và các mô hình ngôn ngữ lớn; các mô hình Graph Neural Networks; các mô hình Generative Adversarial Networks. Trình bày ứng dụng các mô hình học sâu trong bài toán xử lý tiếng nói, bài toán tổng hợp tiếng nói
Địa chỉ Thư Viện Đại học Quốc tế Hồng Bàng
000 00000nam#a2200000ui#4500
00127407
00227
004C5B7BBF3-D5BD-4FAD-8D0F-E2742D3F6F0D
005202506301254
008081223s2023 vm| vie
0091 0
039|y20250630125457|zvulh
040 |aĐHQT Hồng Bàng
041 |avie
044 |avm
082 |a006.31|bQ16 - T449
100 |aQuản, Thành Thơ
110 |aĐại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh. Trường Đại học Bách Khoa
245 |aCác mô hình học sâu nâng cao /|cQuản Thành Thơ
260 |aTp. Hồ Chí Minh :|bĐại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh,|c2023
300 |a207 tr. ;|ccm.
520 |aGiới thiệu các mô hình học sâu nâng cao như: Các mô hình GRU, LSTM, BiLSTM; mô hình Sequence-to-Sequence và cơ chế Attention; Transformer và các mô hình ngôn ngữ lớn; các mô hình Graph Neural Networks; các mô hình Generative Adversarial Networks. Trình bày ứng dụng các mô hình học sâu trong bài toán xử lý tiếng nói, bài toán tổng hợp tiếng nói
691 |aCông nghệ thông tin
852 |aThư Viện Đại học Quốc tế Hồng Bàng
8561|uhttps://thuvien.hiu.vn/kiposdata0/patronimages/2025/tháng 6/vu/30/3_thumbimage.png
890|a0|b0|c1|d0
Không tìm thấy biểu ghi nào