Skip to content
Giới thiệu về Vbee
Hồ Minh Đức
Tiến sĩ Nguyễn Thị Thu Trang
Nguyễn Hoàng Kỳ
Nguyễn Danh Huân
Vbee AIVoice
Chữ Thành Lời
Lồng Tiếng AI
AIVoice API
Vbee News
Chia sẻ kiến thức
Tiktok
Trí tuệ nhân tạo
OpenAI
Google
Giới thiệu về Vbee
Hồ Minh Đức
Tiến sĩ Nguyễn Thị Thu Trang
Nguyễn Hoàng Kỳ
Nguyễn Danh Huân
Vbee AIVoice
Chữ Thành Lời
Lồng Tiếng AI
AIVoice API
Vbee News
Chia sẻ kiến thức
Tiktok
Trí tuệ nhân tạo
OpenAI
Google
Free Text to Speech
Home
Text-to-Speech
Creative Ideas
Lĩnh vực ứng dụng
Multilingual
AI Dubbing
Voice Cloning
Case Study
Chuyên mục:
Giới thiệu chung
Nothing Found
It seems we can’t find what you’re looking for. Perhaps searching can help.
Home
Text-to-Speech
Creative Ideas
Lĩnh vực ứng dụng
Multilingual
AI Dubbing
Voice Cloning
Case Study
Nội dung chính
×
1. CNN là gì?
2. Cấu trúc và cơ chế hoạt động của CNN
2.1 Cấu trúc cơ bản của CNN
2.2 Cơ chế hoạt động của CNN
3. Các mô hình CNN phổ biến hiện nay
3.1 AlexNet
3.2 VGGNet
3.3 ResNet
3.4 Inception
4. Ứng dụng của CNN vào cuộc sống
4.1 Nhận diện hình ảnh và video
4.2 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
4.3 Y tế và chẩn đoán hình ảnh
4.4 Ô tô tự lái và công nghệ an ninh
5. Ưu điểm và hạn chế của CNN
5.1 Ưu điểm
5.2 Hạn chế
6. Cách chọn tham số cho CNN
7. Câu hỏi thường gặp về CNN
7.1 CNN khác gì với mạng nơ-ron thông thường?
7.2 Lớp tích chập trong CNN làm gì?
7.3 Tại sao cần lớp gộp (pooling)?
7.4 Làm sao chọn kích thước và số lượng bộ lọc?
7.5 Tại sao CNN tốt cho hình ảnh?
→
Nội dung chính
Try for Free