TAILIEUCHUNG - Nhận dạng chữ số viết tay dùng mạng neuron nhân tạo

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@ 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

• Quản trị mạng
• Mạng neuron nhân tạo
• Mạng perceptron đa lớp
• Trí tuệ nhân tạo
• Nhận dạng chữ số viết tay
• Cấu tạo mạng MLP
• Bài giảng Giới thiệu mạng neuron nhân tạo
• Giới thiệu mạng neuron nhân tạo
• Mạng neuron nhân tạo Perceptron
• Mạng neuron nhiều lớp
• Thuật toán học perceptron và ví dụ
• mạng neuron
• neuron nhân tạo
• ứng dụng neuron
• neuron sinh học
• tín hiệu neuron
• hệ thần kinh neuron
• ANN
• hệ neuron con người
• lớp neuron đầu vào
• các lớp neuron ẩn
• lớp neuron đầu ra
• Phương pháp thay đổi số neuron
• Neuron trong lớp ẩn
• Chẩn đoán bệnh da liễu
• Thuật toán luyện mạng
• Đồ án tốt nghiệp
• Ký tự viết tay tiếng Việt
• Nhận dạng ký tự viết tay tiếng Việt
• Ứng dụng mạng neuron nhân tạo
• Áp dụng mạng Neuron nhân tạo
• Bài toán nhận dạng trong GIS
• Không gian các vụ tai nạn giao thông
• Chạy mạng Neural
• Hàm xử lý
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật
• Công nghệ truyền tải điện
• Thiết bị bù tĩnh điều khiển bằng thyristor
• Cấu trúc mạng neuron nhân tạo
• Phương pháp huấn luyện mạng neuron
• Mạng hướng tiến
• giải thuật lan truyền ngược
• Steepest descent
• huấn luyện mạng
• Ngôn ngữ ký hiệu
• Cộng đồng người khiếm thính
• Phương pháp phân tích thành phần chính
• Nhận dạng cử chỉ
• tuyển tập báo cáo
• nghiên cứu khoa học
• đề tài nghiên cứu
• chuyên ngành khoa học
• công nghệ môi trường
• kỹ thuật khao học
• Tạp chí Khoa học và Công nghệ biển
• Phục hồi dữ liệu sóng biển
• Dữ liệu sóng biển
• Chuỗi dữ liệu
• Sử dụng mạng Neuron nhân tạo
• Đặc điểm phân bố đá chứa Carbonate Miocene
• Chất lượng đá chứa Carbonate Miocene
• Bể trầm tích
• Địa vật lý giếng khoan
• Tạp chí Khoa học
• Biến đổi Hough
• Nhận dạng mống mắt
• Phân tích thành phần độc lập
• Sinh trắc học
• Tạp chí Dầu khí
• Khai thác dầu khí
• Địa thống kê
• Nội suy Kriging
• Tạp chí Khoa học và Công nghệ
• Bộ điều khiển RISE bão hòa
• Điều khiển phi tuyến
• Hệ thống treo tích cực Macpherson
• Mức cấu trúc cơ thể
• Gán trọng số
• Phương pháp gán trọng số
• Hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý
• Công nghệ CAD/CAM/CAE
• Máy gia công CNC
• Vận hành máy CNC
• Quá trình phay của máy CNC
• Mô hình mạng trí tuệ nhân tạo
• Mạng neuron tích chập
• Kĩ thuật học sâu
• Nền tảng Android
• Mạng thần kinh nhân tạo
• Mạng cảm biến không dây
• Dự báo thời tiết
• Nông nghiệp thông minh
• Mạng cảm biến
• Thông số môi trường
• Giáo trình
• XỬ LÝ TRI THỨC
• HỌC MÁY
• BẢO VỆ HỆ THỐNG
• Vật liệu xây dựng
• Áp suất dòng chảy đáy giếng
• Dòng chảy đa pha
• Mạng neutron nhân tạo
• Mô hình cơ khí
• hệ tri thức
• Xử lý ngôn ngữ
• giải thuật di truyền
• Phép tính mệnh đề
• kỹ thuâ công nghệ
• kiến trúc xây dựng
• ước lượng chi phí
• phí đầu tư
• dự án xây dựng
• lắp đặt mạng
• trình bày báo cáo
• báo cáo kinh tế
• cách trình bày báo cáo
• báo cáo ngành nông nghiệp
• báo cáo ngành tin học