Huấn luyện mạng

Một phần của tài liệu 043_Tom tat khoa luan tot nghiep K48CNPM.pdf (Trang 75 - 77)

- Mạng nhiều lớp: Các neural vẫn hoạt

4) Huấn luyện mạng

Có thể nói đặc trưng cơ bản nhất của mạng neural là khả năng học và tổng quát hoá.

- Học: là khả năng mà mạng neural có thể phân loại chính xác những mẫu đã được huấn

luyện.

- Tổng qt hố: là khả năng mạng có thể nhận biết được những mẫu chưa từng được

huấn luyện. Chính khả năng này tạo nên sức mạnh của mạng. Có ba phương pháp học phổ biến: - Học có giám sát - Học khơng giám sát - Học tăng cường 3. Thực nghiệm

Mạng MLP Neural Networks được sử dụng trong project này là mạng Neural Network ba

-74- lớp, một lớp đầu vào (input), một lớp ẩn và một lớp đầu ra (ouput).

Chức năng chính của chương trình:

- Xây dựng mạng Neural Networks và khởi tạo trọng số (Weight) một cách thường xuyên.

- Phân tích ảnh điểm của những ảnh cho kí tự được nhận được.

- Tải thường xuyên những ảnh đầu vào huấn luyện và tương ứng với những kí tự đầu ra

tương ứng trong một files riêng biệt cho tập

hợp những kí tự huấn luyện (*.cts – character trainer sets).

- Tải và lưu trữ thường xuyên mạng đã huấn

luyện.

- Chuyển đổi kí tự sang mã nhị phân

Unicode và ngược lại một cách thường xun. - Tính tốn lỗi (error), điểm ra (output) và trọng số (weight) thường xuyên.

- Xây dựng mạng Neural Network.

1) Huấn luyện mạng

Lưu đồ giải thuật huấn luyện mạng của

chương trình:

2) Thực nghiệm

Lưu đồ giải thuật huấn luyện mạng của

chương trình:

3) Kết quả

- Số lượng của kí tự=90

- Tốc độ học (Learning rate)=150 - Sigmoid slope=0.014

Bảng kết quả đối với sự thay đổi của số

vòng lặp

Tài liệu tham khảo

[1] Nguyễn Thị Thanh Tân. Nhận dạng chữ viết tay hạn chế dựa trên mơ hình mạng neuron kết hợp với thống kê ngữ cảnh. Luận văn thạc sỹ, ĐHQGHN.

[2] Nguyễn Thị Minh Ánh. Nghiên cứu và ứng

dụng mạng neural trong nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt. Khóa luận tốt nghiệp đại học 2005,

Đại học Công Nghệ, ĐHQGHN.

[3] Artificial Intelligence and cognitive science. © 2006, Nils J.Nilsson

Stanford AI Lab

http://ai.stanford.edu/~nilsson

[4] Offline Handwring Recognition Using Artificial Neural Networks

© 2000, Andrew T.Wilson University of Minnesota, Morris

-75-

Một phần của tài liệu 043_Tom tat khoa luan tot nghiep K48CNPM.pdf (Trang 75 - 77)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(83 trang)