Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 25 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
25
Dung lượng
632,38 KB
Nội dung
ỨNGDỤNGMẠNG NEURAL
NHẬN DẠNGKÍTỰ
Đề tài:
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
ViÖn §IÖN tö viÔn th«ng
BÁO CÁO MÔN HỌC
CHUYÊN ĐỀ
Người thực hiện: Chu Văn Thành
1
NỘI DUNG BÁO CÁO
Giới thiệu đề tài.
Chƣơng I: Tìm hiểu tổng quan về mạng neural.
Chƣơng II: Ứngdụngmạngneuralnhậndạngkí tự.
Chƣơng III: Chạy thử chƣơng trình nhậndạngkítự sử
dụng mạng neural.
2
GIỚI THIỆU CHUNG
Từ những ưu điểm của bộ óc con người khả năng học
tập, nhậndạng và phân loại…
Tìm cách bắt chước để thực hiện những máy tính có khả
năng hoạt động nhờ bộ óc con người.
Các mạngneuralnhân tạo đã ra đời từ những nỗ lực đó.
Với mục đích là xây dựng các máy thông minh tiến gần
tới trí tuệ con người.
3
CHƢƠNG I:
TỔNG QUAN VỀ NEURAL NETWORKS
Khái niệm neural:
Là một đơn vị tính toán
có nhiều đầu vào và một đầu
ra, mỗi đầu vào đến từ một
thành phần liên kết.
Hình1:
Mô hình một neuralnhân tạo
1. KHÁI NIỆM NEURALNHÂN TẠO
4
Các thành phần của neuralnhân tạo:
1.Thành phần liên kết.
2.Bộ cộng.
3.Hàm kích hoạt (hàm học).
Khái niệm:
Là một hệ thống bao gồm nhiều phần tử xử lý đơn
giản tựa như neural thần kinh của não người.
2. KHÁI NIỆM MẠNGNEURALNHÂN TẠO
5
Mô hình mạngneural :
Lớp nhập (input),
Lớp ẩn (Hidden-nếu có)
Lớp xuất (output).
Hình 2:
Mô hình mạngneuralnhân tạo
6
3. PHÂN LOẠI MẠNG NEURAL
Hình 3a:
Mạng mạng truyền thẳng đa mức
Hình 3b:
Mạng qui hồi có các neural ẩn
Có neural truyền thẳng và neuralmạng quy hồi
7
4. HUẤN LUYỆN MẠNGNEURAL
Phương pháp học: Mạngneuralnhân tạo phỏng theo
việc xử lý thông tin của bộ não người, do vậy đặc trưng
cơ bản của mạng là có khả năng học, tái tạo các hình ảnh
và dữ liệu khi đã học.
Có 3 kiểu học chính:
Học có giám sát.
Học không giám sát.
Học tăng cường
8
CHƢƠNG II:
ỨNG DỤNGMẠNGNEURALNHẬNDẠNG
KÍ TỰ
Ý tưởng bài toán :
Phân tích ảnh cho kí tự: Chia ảnh theo dòng và tách
ký tự theo từng vùng giới hạn
Chuyển đổi kítự sang ma trận điểm ảnh.
Chuyển thành ma trận tuyến tính và đưa vào mạng
neural.
Đưa vào mạngneural tính giá trị đầu ra.
Hiển thị kítự thu được.
9
QUÁ TRÌNH TÁCH DÒNG
10
[...]... bày về đề tài Ứng dụngmạngneural trong nhậndạngkítự với các nội dung sau: 1 Tìm hiểu về mạngneuralnhân tạo 2 Ứng dụngmạngneural nhận dạngkítự 3 Chạy thử chuơng trình nhậndạngkítự sử dụng mạngneural 22 HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong việc huấn luyện và nhậndạng Mở rộng cơ sở dữ liệu, thêm nhiều loại font, kích thước số điểm ảnh của ký tự Phát...QUÁ TRÌNH TÁCH KÍTỰ 11 TÌM GIỚI HẠN KÍTỰ 12 CHIA LUỚI KÍTỰ 13 ÁNH XẠ VÀO MA TRẬN 14 SƠ ĐỒ HUẤN LUYỆN MẠNGNEURALNHẬNDẠNGKÍTỰ 15 SƠ ĐỒ MẠNGNEURAL 16 QUÁ TRÌNH HUẤN LUYỆN MẠNGNEURALNHẬNDẠNGKÍTỰ 17 MẪU HUẤN LUYỆN Ảnh đầu vào 0123456789 Đầu ra mong muốn 0123456789 18 TỔNG HỢP KẾT QUẢ HUẤN LUYỆN... rộng cơ sở dữ liệu, thêm nhiều loại font, kích thước số điểm ảnh của ký tự Phát triển ứng dụngNeural Networks, ứngdụng vào nhận dạng chữ viết tay, hệ thống bảo mật và trong y học… 23 LỜI CẢM ƠN Nhóm em xin chân thành cảm ơn các thầy Phạm Doãn Tĩnh đã trực tiếp giảng dạy và chỉ dẫn nhóm em trong quá trình thực hiện đề tài Em xin chân thành cảm ơn! 24 THE END 25 . thiệu đề tài.
Chƣơng I: Tìm hiểu tổng quan về mạng neural.
Chƣơng II: Ứng dụng mạng neural nhận dạng kí tự.
Chƣơng III: Chạy thử chƣơng trình nhận dạng kí tự. TRÌNH TÁCH KÍ TỰ
11
TÌM GIỚI HẠN KÍ TỰ
12
CHIA LUỚI KÍ TỰ
13
ÁNH XẠ VÀO MA TRẬN
14
SƠ ĐỒ HUẤN LUYỆN MẠNG NEURAL NHẬN DẠNG KÍ TỰ
15
SƠ ĐỒ MẠNG NEURAL
16
QUÁ