TAILIEUCHUNG - Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin: nghiên cứu dự đoán tác dụng phụ của thuốc từ y văn sử dụng mạng nơ-ron dựa trên cơ chế tập trung

Trong phạm vi khóa luận sẽ trình bày về mô hình mạng nơ-ron dựa trên cơ chế tập trung (attention-based neural networks) áp dụng vào việc dự đoán tác dụng phụ của thuốc sử dụng dữ liệu từ y văn. Kết quả thử nghiệm của khóa luận chỉ ra rằng mô hình ATT-RNN, ATT-GRU, ATT-LSTM hoạt động tốt hơn mô hình CNN khi không sử dụng các kỹ thuật attention và ATT-GRU đạt được điểm F1 trung bình tốt nhất là 0,6037 trên bộ thử nghiệm trong số các DNN được thử nghiệm. | ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ QUYỀN NGHIÊN CỨU DỰ ĐOÁN TÁC DỤNG PHỤ CỦA THUỐC TỪ Y VĂN SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON DỰA TRÊN CƠ CHẾ TẬP TRUNG LUẬN VĂN THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN HÀ NỘI 06 2021 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THỊ QUYỀN NGHIÊN CỨU DỰ ĐOÁN TÁC DỤNG PHỤ CỦA THUỐC TỪ Y VĂN SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON DỰA TRÊN CƠ CHẾ TẬP TRUNG Ngành Công nghệ thông tin Chuyên ngành Hệ thống thông tin Mã số LUẬN VĂN THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. Đặng Thanh Hải HÀ NỘI 06 2021 2 LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan rằng luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Dự đoán tác dụng phụ của thuốc từ y văn sử dụng mạng nơ ron dựa trên cơ chế tập trung là công trình nghiên cứu của riêng tác giả không sao chép lại của người khác. Trong toàn bộ nội dung của luận văn những điều đã được trình bày hoặc là của chính cá nhân tác giả hoặc là được tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu. Tất cả các nguồn tài liệu tham khảo đều có xuất xứ rõ ràng và hợp pháp. Tác giả xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan này. Hà Nội ngày 30 tháng 06 năm 2021 Nguyễn Thị Quyền 3 LỜI CẢM ƠN Trước tiên em xin dành lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến thầy giáo TS. Đặng Thanh Hải người đã hướng dẫn khuyến khích chỉ bảo và tạo cho em những điều kiện tốt nhất từ khi bắt đầu cho tới khi hoàn thành công việc của mình. Em xin dành lời cảm ơn chân thành tới các thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Công nghệ ĐHQGHN đã tận tình đào tạo cung cấp cho em những kiến thức vô cùng quý giá và đã tạo điều kiện tốt nhất cho em trong suốt quá trình học tập nghiên cứu tại trường. Đồng thời em xin cảm ơn tất cả những người thân yêu trong gia đình cùng toàn thể bạn bè những người đã luôn giúp đỡ động viên những khi vấp phải những khó khăn bế tắc và giúp đỡ em hoàn thành luận văn này. Hà Nội ngày 30 tháng 06 năm 2021 Nguyễn Thị Quyền 4 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN . 3 LỜI CẢM ƠN. 4 MỤC LỤC . 5 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.