• Tiếp tục phát triển thêm ứng dụng di động trên hệ điều IOS.
• Tìm hiểu về mô hình GAN (Generative Adversarial Networks) trong học sâu để phát triển ứng dụng có thể tạo ra được các loại nội thất dựa trên dữ liệu huấn luyện.
• Mở rộng số lượng các lớp và tăng số lượng mẫu thử ở từng lớp lên để tăng tỷ lệ dự đoán chính xác ở thực tế.
• Phát triển các ứng dụng khác hỗ trợ quy trình thiết kế nội thất để đẩy nhanh quy trình lên giúp giảm chi phí của quy trình xuống.
Trang | 165
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt:
[1] Nguyễn Thanh Tuấn (2020), “Sách Deep Learning Cơ Bản – V2”,
https://nttuan8.com/sach-deep-learning-co-ban/, (01/04/2021).
[2] Vũ Hữu Tiệp (2019), “Machine Learning cơ bản”, https://machinelearningcoban
.com/ebook/, (05/04/2021)
Tiếng Anh:
[3] Aurélien Géron (2019). "Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems" (2nd ed.). O’Reilly.
[4] Qingkai Kong, Timmy Siauw, Alexandre M. Baye (2020) "Python Programming and Numerical Method", Academic Press.
[5] Murphy, K. P. (2013). "Machine learning : a probabilistic perspective,".
Cambridge, Mass. [u.a.]: MIT Press. ISBN: 9780262018029 0262018020
[6] Y. Lecun, L. Bottou, Y. Bengio and P. Haffner, "Gradient-based learning applied to document recognition," in Proceedings of the IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278- 2324, Nov. 1998, doi: 10.1109/5.726791.
[7] Kim, J. S., Song, J. Y., & Lee, J. K. (2018). Approach to the extraction of design features of interior design elements using image recognition technique.
[8] I. Tautkute, T. Trzciński, A. P. Skorupa, Ł. Brocki and K. Marasek, "DeepStyle: Multimodal Search Engine for Fashion and Interior Design," in IEEE Access, vol. 7, pp. 84613-84628, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2923552.
[9] F. Chollet (2017), "Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions," 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, pp. 1800-1807, doi: 10.1109/CVPR.2017.195.
Trang | 166 [10] C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens and Z. Wojna, "Rethinking the
Inception Architecture for Computer Vision," 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp. 2818-2826, doi: 10.1109/CVPR.2016.308.
[11] G. Huang, Z. Liu, L. Van Der Maaten and K. Q. Weinberger (2017), "Densely Connected Convolutional Networks," 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, pp. 2261-2269, doi: 10.1109/CVPR.2017.243.
[12] Simonyan, K., & Zisserman, A. (2015). Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition. CoRR, abs/1409.1556.
[13] TensorFlow https://www.tensorflow.org/
[14] Keras https://keras.io/