DEEP NEURAL NETWORKS Tiếng việt là gì - trong Tiếng việt Dịch

• deep neural networks
• các mạng lưới thần kinh sâu
• các mạng thần kinh sâu
• các mạng neuron sâu
• mạng nơron sâu
• các mạng neural sâu
• mạng nơ ron sâu

Ví dụ về việc sử dụng Deep neural networks trong Tiếng anh và bản dịch của chúng sang Tiếng việt

Deep neural networks are VERY black boxes!
Các mạng neuron sâu là những chiếc hộp RẤT đen!

All the systems they tested were based around a type of AI known as deep neural networks.
Tất cả các hệ thống mà chúng kiểm tra đều dựa trên một loại AI được gọi là mạng thần kinh sâu.

These deep neural networks are black boxes!
Các mạng neuron sâu là những chiếc hộp RẤT đen!

All the systems that had been tested had been based on a kind of AI known as deep neural networks.
Tất cả các hệ thống mà chúng kiểm tra đều dựa trên một loại AI được gọi là mạng thần kinh sâu.

Instead, deep neural networks analyze the raw data itself extremely quickly.”.
Thay vào đó, các mạng thần kinh sâu tự nó phân tích dữ liệu thô cực kỳ nhanh chóng".

Right now, there's a lot of buzz surrounding the topics of Deep Learning and Deep Neural Networks.
Ngay bây giờ, có rất nhiều tiếng vang xung quanh các chủ đề của Deep Learning và Deep Neural Networks.

Deep neural networks are neural networks with one hidden layer minimum(see below).
Deep neural network là neural networks với một layer minimum ẩn( xem dưới đây).

AI is capable of achieving incredible accuracy via deep neural networks, which is something that was previously impossible.
AI đạt được độ chính xác đáng kinh ngạc thông qua các mạng lưới thần kinh sâu- điều mà trước đây là không thể.

Reading this book, the readers will learn how to use a range of techniques, from the simple Linear Regression and progressing to Deep Neural Networks.
Đọc cuốn sách này, người đọc sẽ học cách sử dụng một loạt các kỹ thuật, từ Hồi quy tuyến tính đơn giản đến Mạng nơ ron sâu.

Pic-to-Painting presets- applied Deep Neural Networks that analyzes your photo and transforms it into a painting.
Cài đặt trước Pic- to- Painting- Mạng lưới thần kinh sâu được áp dụng để phân tích ảnh của bạn và biến nó thành một bức tranh.

The work we have done with Cisco on smart traffic analytics using OpenCog's logical reasoning and deep neural networks just scratches the surface.
Công việc mà chúng tôi đã thực hiện với Cisco về phân tích lưu lượng truy cập thông minh bằng cách sử dụng lý luận logic OpenCog và mạng nơ ron sâu chỉ là bề nổi.

Deep neural networks started to get used in Google in the late 2000s, and in the last seven or eight years it blossomed to reach almost everywhere.
Đến cuối những năm 2000, các mạng lưới thần kinh sâu bắt đầu trở nên quen thuộc trong Google, và bùng nổ hầu như mọi nơi trong 7, 8 năm trở lại đây.

Not only will you learn how to use tools, such as deep neural networks, but you will gain a profound understanding of why they work.-.
Bạn không chỉ học cách sử dụng các công cụ, chẳng hạn như mạng lưới thần kinh sâu sắc, mà bạn sẽ có được sự hiểu biết sâu sắc về lý do tại sao chúng hoạt động.

Deep neural networks perform very well on image, audio, and text data, and they can be easily updated with new data using batch propagation.
Deep neural networks có hiệu suất cao trên tập dữ liệu ảnh, audio, và text data, có thể dễ dàng update mô hình bằng dữ liệu mới thông qua batch propagation.

The approach was recently showcased by Uber AI Labs, which released papers on using genetic algorithms to train deep neural networks for reinforcement learning problems.
Kỹ thuật này gần đây đã được Uber AI Labs giới thiệu, đã phát hành các bài báo về việc sử dụng thuật toán di truyền để đào tạo Neural Network sâu để củng cố các vấn đề học tập.

At their core, these deep neural networks break up problems into different components which are then pieced back together, similar to how our brains work.
Tại cốt lõi của họ, các mạng thần kinh sâu này chia các vấn đề thành các thành phần khác nhau sau đó được ghép lại với nhau, tương tự như cách bộ não của chúng ta hoạt động.

In 2012, a team led by Dahl won the"Merck Molecular Activity Challenge" using multi-task deep neural networks to predict the biomolecular target of one drug.
Trong năm 2012, một nhóm dẫn đầu bởi George Dahl đã chiến thắng" Merck Molecular Activity Challenge" sử dụng các mạng neuron sâu đa tác vụ để dự đoán mục tiêu phân tử sinh học của một hợp chất.

The company used two different deep neural networks- a kind of machine-learning technique loosely based on the way the human brain works- to arrive at the protein-shape predictions.
Công ty sử dụng hai mạng neuron sâu khác nhau, một loại kỹ thuật máy học dựa trên cách thức hoạt động của não người, để đưa ra dự báo về hình dạng protein.

It is expected that due to the new theory applying the principle of an information bottleneck the deep neural networks will forget noisy data, yet to preserve the information what this data represents.
Dự kiến do lý thuyết mới áp dụng nguyên tắc tắc nghẽn thông tin, các mạng thần kinh sâu sẽ quên dữ liệu ồn ào, nhưng vẫn giữ được thông tin mà dữ liệu này đại diện.

Dean helped ignite Silicon Valley's AI boom when he joined Google's secretive X lab in 2011 to investigate an approach to machine learning known as deep neural networks.
Dean đã góp phần khơi mào bùng nổ của AI tại Silicon Valley sau khi tham gia phòng thí nghiệm bí mật Google X vào năm 2011 để nghiên cứu deep neural networks, một trong những cách tiếp cận machine learning.

Google went on to use deep neural networks to greatly improve the accuracy of its speech recognition service, and has since made the technique the heart of the company's strategy for just about everything.
Google đã sử dụng deep neural networks nhằm cải thiện đáng kể độ chính xác của dịch vụ nhận dạng giọng nói và coi công nghệ này là trung tâm của chiến lược cho tất cả mọi thứ khác.

This second edition of Python Deep Learning will get you up to speed with deep learning, deep neural networks, and how to train them with high-performance algorithms and popular Python frameworks.
Phiên bản thứ hai của Python Deep Learning sẽ giúp bạn tăng tốc với việc học sâu, mạng lưới thần kinh sâu và cách đào tạo chúng với các thuật toán hiệu suất cao và các khung Python phổ biến.

In the world of maps, deep neural networks are already used, for instance, by Mapillary to detect and position real-world objects derived from 2D images and by Development Seed's Skynet to extract buildings from satellite and drone imagery.
Ví dụ, trong ngành bản đồ, các mạng thần kinh sâu đã được Mapillary sử dụng để phát hiện và định vị các vật thể trong thế giới thực có nguồn gốc từ hình ảnh 2D và Skynet của Development Seed để trích xuất các tòa nhà từ hình ảnh vệ tinh và máy bay không người lái.

Every five minutes, the cloud-based AI pulls a snapshot of the data centre cooling system from thousands of sensors and feeds it into the company's deep neural networks, which predict how different combinations of potential actions will affect future energy consumption.
Cứ năm phút một lần, AI dựa trên đám mây chụp ảnh hệ thống làm mát trung tâm dữ liệu từ hàng nghìn cảm biến và đưa chúng vào mạng nơron sâu, dự đoán các kết hợp khác nhau của các hành động tiềm năng sẽ ảnh hưởng đến mức tiêu thụ năng lượng trong tương lai như thế nào.

The Selfie2BMI module uses state-of-the-art Deep Neural Networks and optimization techniques to predict a variety of anatomic features including height, weight, BMI, age and gender from a face.
Mô- đun Selfie2BMI sử dụng Mạng thần kinh sâu rộng tối tân và các kỹ thuật tối ưu hóa để dự đoán một loạt các đặc điểm giải phẫu bao gồm chiều cao, cân nặng, BMI, độ tuổi và giới tính chỉ từ khuôn mặt của bạn.

Starting from a core logic developed during initial training, deep neural networks can continuously refine their performance as they are presented with new images, speech, and text.
Bắt đầu từ một logic cốt lõi được phát triển trong quá trình đào tạo ban đầu, các mạng lưới thần kinh sâu có thể liên tục tinh chỉnh hiệu suất của chúng khi chúng được trình bày với hình ảnh, lời nói và văn bản mới.

Also visible is the fact that deep neural networks are heavily involved in contemporary artificial intelligence, to the point that the 2 are so intertwined as to be bordering on synonymous(they are, however, not the same thing, and artificial intelligence has numerous other algorithms and techniques at its disposal beyond neural networks)..
Ngoài ra có thể nhìn thấy là một thực tế là deep neural networks có liên quan nhiều đến contemporary AI, đến mức cả 2 đều được gắn chặt để tương tự nhau( tuy nhiên chúng lại không giống nhau, và AI có nhiều thuật toán và kỹ thuật khác nhau qua neural networks)..

During this competition, participants should design and train Generative Deep Neural Networks, conditioned on molecular fingerprints, to show the ability to generate new molecular structures with similar fingerprints.
Trong cuộc thi này, những người tham gia sẽ thiết kếvà huấn luyện các mạng lưới Generative Deep Neural Networks dựa trên dấu vân tay phân tử để thể hiện khả năng tạo cấu trúc phân tử mới với những dấu vân tay tương tự.

Max pooling, now often adopted by deep neural networks(e.g. ImageNet tests), was first used in Cresceptron to reduce the position resolution by a factor of(2x2) to 1 through the cascade for better generalization.
Thăm dò max, bây giờ thường được thông qua bởi các mạng neuron sâu( ví dụ: các kiểm tra ImageNet), lần đầu tiên sử dụng trong Cresceptron để giảm độ phân giải vị trí bởi của một hệ số( 2x2) đến 1 thông qua việc ghép tầng tổng quát hóa tốt hơn.

Also note the connection between deep learning/deep neural networks and computer vision, natural language processing, and generative models, of particular importance given the great strides made in the recent past in these fields, driven by deep learning processes and neural network technologies.
Cũng lưu ý là các kết nối deep learning/ deep neural networks và computer vision, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các mô hình sản sinh khác đặc biệt quan trọng cho những bước tiến lớn thực hiện trong thời gian qua trong các lĩnh vực này, được kiến tạo bởi deep learning processes và công nghệ neural network.