What is the translation of " NEURAL NETWORKS " in English?

• neural networks
• neural network

Examples of using Neural networks in Vietnamese and their translations into English

Em đang nghiên cứu cái neural networks research.
He is studying the neural networks.

Các mô hình Neural Networks truyền thống không thể làm được điều này.
The most complex neural network AI-based models cannot do this.

Em đang nghiên cứu cái neural networks research.
I have been studying neural networks.

Neural networks này cho phép các developer sử dụng môi trường luyện tập phân tán.
This neural network allows developers use distributed training environment.

Em đang nghiên cứu cái neural networks research.
Specifically I had been researching neural networks.

Với convolutional neural networks là công nghệ tương tự đằng sau sự nhận biết khuôn mặt.
Convolutional neural networks are the same technology behind facial recognition.

Không cần phải có kiến thức sâu về neural networks hay model optimization để bắt đầu.
There's no need to have deep knowledge of neural networks or model optimization to get started.

Recurrent neural networks( RNN) là một mô hình đặc biệt hữu ích cho dữ liệu dạng sequential information.
The recurrent neural network(RNN) is a better structure for such sequence-related data.

Như bức ảnh mô tả bên trên cho thấy deep learning là để khai thác dữ liệu vì( deep) neural networks là để machine learning( process vs architecture).
As shown in the image above, deep learning is to data mining as(deep) neural networks are to machine learning(process versus architecture).

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

Neural networks đã được nghiên cứu trong nhiều năm, nhưng mới chỉ gần đây nghiên cứu mới được đẩy lên cấp độ tiếp theo và được thương mại hóa.
Neural networks have been researched for years, but only recently has the research been pushed to the next level and commercialized.

Thực tế, chỉ riêng artificial neural networks đã có mặt từ rất lâu và đã có thể xử lý nhiều vấn đề lịch sử.
Actually, artificial neural networks alone(the non-deep variety) have been around for a very long time, and have been able to solve certain types of problems historically.

Nó trình bày một tập các phép tính trừu tượng cấp cao, trực quan hơn giúp dễ dàng cấu hình neural networks bất kể thư viện backend.
It presents a higher-level, more intuitive set of abstractions that make it easy to configure neural networks regardless of the backend scientific computing library.

Sau khi Google áp dụng neural networks vào Google Voice tỷ lệ phiên âm lỗi đã giảm tới 49%.
After introducing neural network learning to Google Voice, transcription errors were reduced by 49%.

Với TensorFlow, bạn không cần phải có kiến thức chuyên sâu về các mô hình toán học và các thuật toán tối ưu để cài đặt được Deep Neural Networks.
With TensorFlow, you don't need to be knowledgeable about the advanced math models and optimization algorithms needed to implement deep neural networks.

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.
Deep neural networks work effectively with images, audio, and text data, capable of updating the model with new data through batch propagation.

Thay vì huấn luyện một hệ nơ- ron thần kinh, MENNDL( Multi- node Evolutionary Neural Networks for Deep Learning) có thể tự tạo ra một hệ nơ- ron riêng.
Rather than training a neural network, MENNDL- the Multi-node Evolutionary Neural Networks for Deep Learning- creates the network itself.

Nam giới có nhiều khả năng làm việc liên quan tới sự phát triển của công nghệ, điều này được phản ánh trong các kỹ năng họ báo cáo, chẳng hạn như học sâu( deep learning) và mạng neoron nhân tạo( neural networks).
Men are more likely to work in the development of the technology itself, which is reflected in the skills they report, such as deep learning and neural networks.

Là một từ thông dụng, machine learning mơ hồ hơn so với neural networks nhưng nó vẫn mang ngụ ý rằng phần mềm bạn đang dùng sẽ sử dụng thông tin phản hồi của bạn để cải thiện hiệu suất của nó.
Machine learning is a more vague concept than neural networks, but it also implies that the software you use will rely on your feedback to improve your performance.

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.
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.

Là một từ thông dụng, machine learning mơ hồ hơn so với neural networks nhưng nó vẫn mang ngụ ý rằng phần mềm bạn đang dùng sẽ sử dụng thông tin phản hồi của bạn để cải thiện hiệu suất của nó.
As a buzzword,"machine learning" is vaguer than neural networks, but it still implies that the software you're using will use your feedback to improve its performance.

Trong khi neural networks rất tốt với những công việc như nhận dạng khuôn mẫu trong hình ảnh, các dạng khác của machine learning lại hữu ích trong những nhiệm vụ khác như xác định loại nhạc mà bạn yêu thích.
While neural networks are good for things like image recognition, other types of machine learning may be more useful for different tasks like defining your favorite music.

Google ngày hôm nay cũng đã bắt đầu tung ra bản developer preview đầu tiên của Android 8.1 Oreo với việc tối ưu hóa Android Go, một Neural Networks API mới và một vài cải tiến nhỏ theo các thông tin phản hồi mà Google nhận được.
The company today also started rolling out the first developer preview of Android 8.1 Oreo with Android Go optimizations, a new Neural Networks API, and a few smaller enhancements in response to feedback.

Mạng lưới thần kinh đối kháng( Dueling Neural Networks) là hai hệ thống AI có thể kết hợp với nhau tạo ra hình ảnh hoặc âm thanh gốc cực kỳ chân thực, điều mà các máy móc chưa bao giờ làm được trước đây.
Dueling Neural Networks- Two AI systems can spar with each other to create ultra-realistic original images or sounds, something machines have never been able to do before.

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.
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.

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.
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.

Các hành động đẩy và lấy ra khả vi cho các mạng bộ nhớ thay thế được gọi là các máy ngăn xếp nơ ron[ 147] Memory networks where the control network' s external differentiable storage is in the fast weights of another network[ 148] LSTM" forget gates"[ 149] Self- referential recurrent neural networks( RNNs) with special output units for addressing and rapidly manipulating each of the RNN' s own weights in differentiable fashion( internal storage)[ 150][ 151] Learning to transduce with unbounded memory[ 152].
Differentiable push and pop actions for alternative memory networks called neural stack machines[147][148] Memory networks where the control network's external differentiable storage is in the fast weights of another network[149] LSTM"forget gates"[150] Self-referential recurrent neural networks(RNNs) with special output units for addressing and rapidly manipulating each of the RNN's own weights in differentiable fashion(internal storage)[151][152] Learning to transduce with unbounded memory[153].

Trong khi neural networks rất tốt với những công việc như nhận dạng khuôn mẫu trong hình ảnh, các dạng khác của machine learning lại hữu ích trong những nhiệm vụ khác như xác định loại nhạc mà bạn yêu thích.
While neural networks are good for things like pattern recognition in images, other types of machine learning may be more useful for different tasks like determining what kind of music you like.

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.
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.

This issue, caused by the non- convexity of error functions in neural networks, was long thought to be a major drawback, but in a 2015 review article, Yann LeCun et al. argue that in many practical problems, it is not.[ 3] Học truyền ngược không đòi hỏi việc chuẩn hóa các vectơ đầu vào; Tuy nhiên, việc chuẩn hóa có thể cải thiện hiệu suất.[ 4].
This issue, caused by the non-convexity of error functions in neural networks, was long thought to be a major drawback, but in a 2015 review article, Yann LeCun et al. argue that in many practical problems, it is not.[3] Backpropagation learning does not require normalization of input vectors; however, normalization could improve performance.[4].