MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Trong những năm sần dây, “Trí tuệ nhãn tạo" dã có những ứng dụng đáng kế trong khoa học và đời sống dựa vào việc mö phốỏng trí thong mỉnh của con người. Thực sự, nó đã trở nẻn tảng cho việc xây dựng những hệ thống máy thỏng minh hiện đại. Lừ đó, một lĩnh vực khoa.
học mới ra đời: “Lý thuyết mạng neuron nhân tạo”. Tiếp thu những kếu quả nghiên cứu về thần kinh sinh học, mạng neuron nhân tạo thường được xây dựng thành những cấu trúc mô phảng trực tiếp tổ chức thần kinh của bộ não đón người. Sau nhiều năm phát triển kể từ những nghiên cứu đằu tiên của MeCuk- loch và Pibts trong những năm 40, cho đến ngày nay, khi khả năng phần cứng và phần mềm đủ mạnh, “Lý thuyết mạng neuron nhân tạo” mới có được sự chú # đẩy đủ và nhanh chóng trổ thành một hướng nghiên cứu tây H vụng rong việc xây dựng thông mình tiến gần Lới Lrí tuệ còn nghi. Những Thành công gần day trong vide dng dung mang neuron nhan tạo đã chứng sức mạnh của nó trong nhiều nh vực khác nhau.
Một trong những ứng dụng kinh điển của mạng neuron là lớp các bài toán thận, đụng mẫu, trong đó, ruấu là Lập hợp tham số biểu thị thuộc tính của một dí tượng nào dé. Voi ban nhất dễ thích nghĩ mỗi trường và chấp nhận lỗi, mạng necuron đã thể hiện được ưu điểm mạnh mẽ của mình trong việc nhận dạng mẫu. Vì thế, có thể cơi mạng neuron trước tiên là một công cụ để nhận dạng. Cho đến nay, đã có nhiều công trình nghiên cứu cả }ý thuyết và thực nghiệm đối với mang neuron cho mục dích nhận dạng và thu dược nhiều thành công to lớn.
Qua quá ảnh nghiên cứu trong Thăi gian làm Tuận vất, Lôi nhận thấy, mang neuron, đặc biệt 14 mang neuron nhan chap - như sẽ được đề cập. kỹ trong phần nội đung - có khả năng nhận dạng rất tốt các mẫu có dạng hình học phong phú. Vì vậy, tôi xác định, nhiệm vụ của luận văn là nghiên cứu cài đặt thử nghiệm ứng dụng mạng neuron nhân chập phục vụ cho việc nhận dạng các kí tự viết tay dồng thời thử nghiệm các câi tiến để năng cao hiệu năng nhận dạng của thuật toán. Lịch sử nghiên cứu Lời cam đoan Tôi - Nguyễn Tu Hoan - cam két luận văn tốt nghiệp là công trình nghiên.
cứu của bần thân tối dưới sự hướng dẫn cña TS. Kguyễn Linh Giang. Các kết qui m 1 rong luận văn là trung thực, không phải là gao chép toàn văn cña bắt v công trình nào khác, Danh sách hình vẽ 1.1 Quy trình nhận dạng chữ viết tay online .14 1⁄2 Các kiểu đầu vào của bước phân đoạn.4 Một kiểu mã hóa đường xương của kí tự Arabic.5 So khớp dùng từ điển (a) Kết quả phân doan (b) Dé thi phan đoạn sương ứng (c) Cây phân đoạn.1 Mé hinh mét neuron nhần tạo.2) M6 binh phi tuyén ofa mi neuron ee 29 2.3 Các loại hầm kích hoạt. ee 30 24 Mạng tiến một mỨC .5 Mạng tiến đa mức với mật tằngẩn.7 Quy tác học hiệu chỉnh lỗi.8 Mô hình học với một người dạy .9 Hướng đi của hai luỗng tín hiệu eở bán.10 Đầ thị luỗng tín hiệu cña một neuron dầu ra .11 Luồng tín hiệu của neuron ẩn j nối với neuron đầu rak .12 Tác dụng của hằng số moment+.1 Kiến trúc mạng neuron nhãn chập với 2 pha.- 59 d2 Vi du va tang trich chon d&c trimg F — Rass — N — Py.
Anh đầu vào được đưa qua tầng lọc, sau đó điều chỉnh bằng hàm abs(gi-lamB(.)), chuẩn hồa tưởng phần cục bộ trừ ỗ `1. 60 Sự lan truyền ngược lỗi ở tằng lạc.4 Sự lan truyền ngược lỗi ở tầng gộp đặc trưng - 68 dỗ liiến trúc mạng neuron nhân chập dùng cho nhận dạng kí tự.6 Bién dang Affine. ee 6y 37 Bién dạng đàn hồi với các tham sé khác nhau.8 D6 giéng nhau của từng cặp chữ cái in thườngin hoa .9 Mang neuron nhần chập trong hệ thống nhận dạng kÝ Lự viết lay. 73 41 Phan cấp chức năng các chương trình huẫn luyện nhận dạng ” .2 75 Một số mẫu trong cơ sở dữ liệu MNIST.- Tổ Một số mẫu trong cơ sở dữ liệu ŒCube.
Tĩ Kịch bản thực nghiệm với bộ đữ liệu chit sé MNist. ve Tata dé cae bude tudn lnyén ee T78 Tatu dé cae bude kim thi .- T8 Tluực nghiệm với bộ đữ liệu C-Cube không phần biệt chữ hoa 1 ee r9 Thực nghiệm với bộ dữ liệu nhữ hoa dược Lách Lừ bộ dữ liệu C-Cube78 Dậ nhằm lẫn giữa các cặp kítự. Lý do chọn đề tài Trong những năm sần dây, “Trí tuệ nhãn tạo" dã có những ứng dụng đáng kế trong khoa học và đời sống dựa vào việc mö phốỏng trí thong mỉnh của con người. Thực sự, nó đã trở nẻn tảng cho việc xây dựng những hệ thống máy thỏng minh hiện đại.
Lừ đó, một lĩnh vực khoa. học mới ra đời: “Lý thuyết mạng neuron nhân tạo”. Tiếp thu những kếu quả nghiên cứu về thần kinh sinh học, mạng neuron nhân tạo thường được xây dựng thành những cấu trúc mô phảng trực tiếp tổ chức thần kinh của bộ não đón người. Sau nhiều năm phát triển kể từ những nghiên cứu đằu tiên của MeCuk- loch và Pibts trong những năm 40, cho đến ngày nay, khi khả năng phần cứng và phần mềm đủ mạnh, “Lý thuyết mạng neuron nhân tạo” mới có được sự chú # đẩy đủ và nhanh chóng trổ thành một hướng nghiên cứu tây H vụng rong việc xây dựng thông mình tiến gần Lới Lrí tuệ còn nghi.
Những Thành công gần day trong vide dng dung mang neuron nhan tạo đã chứng sức mạnh của nó trong nhiều nh vực khác nhau. Một trong những ứng dụng kinh điển của mạng neuron là lớp các bài toán thận, đụng mẫu, trong đó, ruấu là Lập hợp tham số biểu thị thuộc tính của một dí tượng nào dé. Voi ban nhất dễ thích nghĩ mỗi trường và chấp nhận lỗi, mạng necuron đã thể hiện được ưu điểm mạnh mẽ của mình trong việc nhận dạng mẫu. Vì thế, có thể cơi mạng neuron trước tiên là một công cụ để nhận dạng.
Cho đến nay, đã có nhiều công trình nghiên cứu cả }ý thuyết và thực nghiệm đối với mang neuron cho mục dích nhận dạng và thu dược nhiều thành công to lớn. Qua quá ảnh nghiên cứu trong Thăi gian làm Tuận vất, Lôi nhận thấy, mang neuron, đặc biệt 14 mang neuron nhan chap - như sẽ được đề cập. kỹ trong phần nội đung - có khả năng nhận dạng rất tốt các mẫu có dạng hình học phong phú. Vì vậy, tôi xác định, nhiệm vụ của luận văn là nghiên cứu cài đặt thử nghiệm ứng dụng mạng neuron nhân chập phục vụ cho việc nhận dạng các kí tự viết tay dồng thời thử nghiệm các câi tiến để năng cao hiệu năng nhận dạng của thuật toán.
Lịch sử nghiên cứu Lời cam đoan Tôi - Nguyễn Tu Hoan - cam két luận văn tốt nghiệp là công trình nghiên. cứu của bần thân tối dưới sự hướng dẫn cña TS. Kguyễn Linh Giang. Các kết qui m 1 rong luận văn là trung thực, không phải là gao chép toàn văn cña bắt v công trình nào khác, 4.2, Kich bản thực nghϧM1.
cv nh nen nh nh kh heo AB. Kél qua va dAnh gid. eee eee cee eee eee eee eee 4.1, Higu ning abdu dagen nero AD. Thai gian tinh t04M ec ccccceceeeeeseeseeeeseseeeneteeesneseees KET LUAN VA HUGNG PHAT TRIEN 84 TAI LIBU THAM KHAO 86 Lời cam đoan Tôi - Nguyễn Tu Hoan - cam két luận văn tốt nghiệp là công trình nghiên.
cứu của bần thân tối dưới sự hướng dẫn cña TS. Kguyễn Linh Giang. Các kết qui m 1 rong luận văn là trung thực, không phải là gao chép toàn văn cña bắt v công trình nào khác, 4.2, Kich bản thực nghϧM1. cv nh nen nh nh kh heo AB.
Kél qua va dAnh gid. eee eee cee eee eee eee eee 4.1, Higu ning abdu dagen nero AD. Thai gian tinh t04M ec ccccceceeeeeseeseeeeseseeeneteeesneseees KET LUAN VA HUGNG PHAT TRIEN 84 TAI LIBU THAM KHAO 86 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Trong những năm sần dây, “Trí tuệ nhãn tạo" dã có những ứng dụng đáng kế trong khoa học và đời sống dựa vào việc mö phốỏng trí thong mỉnh của con người.
Thực sự, nó đã trở nẻn tảng cho việc xây dựng những hệ thống máy thỏng minh hiện đại. Lừ đó, một lĩnh vực khoa. học mới ra đời: “Lý thuyết mạng neuron nhân tạo”. Tiếp thu những kếu quả nghiên cứu về thần kinh sinh học, mạng neuron nhân tạo thường được xây dựng thành những cấu trúc mô phảng trực tiếp tổ chức thần kinh của bộ não đón người.
Sau nhiều năm phát triển kể từ những nghiên cứu đằu tiên của MeCuk- loch và Pibts trong những năm 40, cho đến ngày nay, khi khả năng phần cứng và phần mềm đủ mạnh, “Lý thuyết mạng neuron nhân tạo” mới có được sự chú # đẩy đủ và nhanh chóng trổ thành một hướng nghiên cứu tây H vụng rong việc xây dựng thông mình tiến gần Lới Lrí tuệ còn nghi. Những Thành công gần day trong vide dng dung mang neuron nhan tạo đã chứng sức mạnh của nó trong nhiều nh vực khác nhau. Một trong những ứng dụng kinh điển của mạng neuron là lớp các bài toán thận, đụng mẫu, trong đó, ruấu là Lập hợp tham số biểu thị thuộc tính của một dí tượng nào dé. Voi ban nhất dễ thích nghĩ mỗi trường và chấp nhận lỗi, mạng necuron đã thể hiện được ưu điểm mạnh mẽ của mình trong việc nhận dạng mẫu.
Vì thế, có thể cơi mạng neuron trước tiên là một công cụ để nhận dạng. Cho đến nay, đã có nhiều công trình nghiên cứu cả }ý thuyết và thực nghiệm đối với mang neuron cho mục dích nhận dạng và thu dược nhiều thành công to lớn. Qua quá ảnh nghiên cứu trong Thăi gian làm Tuận vất, Lôi nhận thấy, mang neuron, đặc biệt 14 mang neuron nhan chap - như sẽ được đề cập. kỹ trong phần nội đung - có khả năng nhận dạng rất tốt các mẫu có dạng hình học phong phú.
Vì vậy, tôi xác định, nhiệm vụ của luận văn là nghiên cứu cài đặt thử nghiệm ứng dụng mạng neuron nhân chập phục vụ cho việc nhận dạng các kí tự viết tay dồng thời thử nghiệm các câi tiến để năng cao hiệu năng nhận dạng của thuật toán. Lịch sử nghiên cứu 3.1 Kiến trúc mạng neuron nhãn chập với 2 pha.- 59 d2 Vi du va tang trich chon d&c trimg F — Rass — N — Py. Anh đầu vào được đưa qua tầng lọc, sau đó điều chỉnh bằng hàm abs(gi-lamB(.)), chuẩn hồa tưởng phần cục bộ trừ ỗ `1. 60 Sự lan truyền ngược lỗi ở tằng lạc.