Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài viết trình bày những khái niệm cơ bản, theo khía cạnh đơn giản nhất, từ đó có thể làm rõ được bản chất của AI, hay cụ thể hơn là Deep Learning. Lựa chọn mô hình mạng neuron nhân tạo tiêu chuẩn, mạng perceptron đa lớp (Multi-layer Perceptron), thực hiện tác vụ nhận dạng chữ số viết tay. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Trường Đại học Khoa học ĐH Huế Tập 14 Số 1 2019 NHẬN DẠNG CHỮ SỐ VIẾT TAY DÙNG MẠNG NEURON NHÂN TẠO Phạm Phú Quốc Vương Quang Phước Khoa Điện tử - Viễn thông Trường Đại học Khoa học ĐH Huế Email phuquochusc@gmail.com Ngày nhận bài 21 3 2019 ngày hoàn thành phản biện 21 5 2019 ngày duyệt đăng 02 7 2019 TÓM TẮT Với vị trí dẫn đầu trong xu thế công nghệ hiện tại trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence - AI đã v đang được nhiều nhà khoa học trên toàn thế giới nghiên cứu và phát triển. Ở Việt Nam chủ đề này đã thu hút được nhiều sự quan tâm trong v i năm gần đ y tuy nhiên số lượng c c b i b o cũng như t i liệu liên quan còn khá hạn chế. Bài báo trình bày những khái niệm cơ bản theo khía cạnh đơn giản nhất từ đó có thể l m rõ được bản chất của AI hay cụ thể hơn l Deep Learning. Chúng tôi lựa chọn mô hình mạng neuron nhân tạo tiêu chuẩn mạng perceptron đa lớp Multi-layer Perceptron thực hiện tác vụ nhận dạng chữ số viết tay. Hiệu năng của mạng được đ nh gi thông qua tỷ lệ nhận dạng đúng hình ảnh. Bên cạnh đó c c tham số chi phối đến kết quả như tỷ lệ học Learning Rate số lớp ẩn số neuron lớp ẩn v kích thước gói dữ liệu cũng được khảo s t v đ nh giá trong quá trình thực hiện. Từ khóa mạng neuron nhân tạo mạng perceptron đa lớp trí tuệ nhân tạo. 1. MỞ ĐẦU Hiện nay với hệ thống dữ liệu hình ảnh khổng lồ trên toàn thế giới việc phân tích xử lý để khai thác sử dụng thông tin trong ảnh là một nhu cầu thiết yếu. Tuy nhiên với số lượng dữ liệu khổng lồ việc phân tích xử lý thủ công sẽ mất rất nhiều thời gian và nguồn nhân lực. Thực tiễn đã chứng minh việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo nói chung hay Deep Learning nói riêng vào các nhiệm vụ trên đã giúp tiết kiệm được nhiều thời gian và công sức. Từ giữa năm 2011 Google đã giới thiệu dự án Deep Learning sử dụng mạng neuron nhân tạo dùng cho nhận dạng giọng nói v sau đó mở rộng lên c c lĩnh vực kh c như Gmail Google dịch Google ảnh lt 1 . Đối với bài toán nhận dạng chữ số viết tay mạng neuron nhiều lớp sẽ
