that this project attempts to use a

that this project attempts to use as one of powerful AI tools to achieve the project's goals, we can mention references [6], [7] and [8]. In [6], the authors first provide a new generalization bound for the "deep-inverse" method and then introduce efficient regularization strategies applicable to inverse problems. Reference [7] presents a new method called the "Neumann network" for solving inverse problems. In particular, the proposed deep network structure is built on the Neumann series, and it could effectively be used to solve the inverse optimization problems. Reference [8] is an overview paper on how deep neural networks have been applied for solving inverse problems.

Kết quả (Việt) 1:

rằng đây nỗ lực dự án để sử dụng như một công cụ AI mạnh mẽ để đạt được mục tiêu của dự án, chúng ta có thể đề cập đến tài liệu tham khảo [6], [7] và [8]. Trong [6], các tác giả đầu tiên cung cấp một sự tổng quát mới bị ràng buộc đối với phương pháp "sâu nghịch đảo" và sau đó giới thiệu các chiến lược quy tắc hiệu quả áp dụng đối với các vấn đề nghịch đảo. Tài liệu tham khảo [7] quà một phương pháp mới được gọi là "Neumann mạng" để giải quyết vấn đề nghịch đảo. Đặc biệt, cấu trúc mạng sâu đề xuất được xây dựng trên loạt Neumann, và nó có hiệu quả có thể được sử dụng để giải quyết những vấn đề tối ưu hóa ngược. Tài liệu tham khảo [8] là một giấy cái nhìn tổng quan về cách sâu mạng thần kinh đã được áp dụng để giải quyết vấn đề nghịch đảo.

Kết quả (Việt) 2:

rằng dự án này cố gắng sử dụng là một trong những công cụ AI mạnh mẽ để đạt được mục tiêu của dự án, chúng ta có thể đề cập đến các tham chiếu [6], [7] và [8]. Trong [6], các tác giả đầu tiên cung cấp một khái quát mới ràng buộc cho phương pháp "sâu nghịch đảo" và sau đó giới thiệu các chiến lược thường xuyên hiệu quả áp dụng cho các vấn đề nghịch đảo. Tham khảo [7] trình bày một phương pháp mới được gọi là "Neumann mạng " để giải quyết các vấn đề nghịch đảo. Đặc biệt, cấu trúc mạng sâu đề xuất được xây dựng trên dòng Neumann, và nó có hiệu quả có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa nghịch đảo. Tham khảo [8] là một giấy tổng quan về cách các mạng nơ-ron sâu đã được áp dụng để giải quyết các vấn đề nghịch đảo.

Kết quả (Việt) 3:

rằng dự án này đang cố s ử dụng một trong những công cụ AI mạnh mẽ để đạt được mục tiêu của dự án, chúng ta có thể đề cập đến các chỉ dẫn [6]Trong "6", các tác giả đầu tiên cung cấp một sự tổng hợp mới cho phương pháp "ngược chiều sâu" và sau đó đưa ra các chiến lược chỉnh sửa hiệu quả áp dụng cho các vấn đề đảo ngược.Biên dịch [7] trình bày một phương pháp mới gọi là "Hệ thống Neumann" để giải quyết các vấn đề đảo ngược.Đặc biệt, cấu trúc mạng sâu được đề nghị được xây dựng dựa trên chuỗi Neumann, và nó có thể được dùng để giải quyết các vấn đề độ tối đa.Tham khảo [8] là một báo cáo tổng quát về các mạng thần kinh sâu được áp dụng để giải quyết các vấn đề đảo ngược.