- Tách từ riêng biệt ra khỏi dòng ký tự.
f)Tính toán sai số
Khi mạng huấn luyện không giám sát bao giờ cũng có sai số, đó là sự khác nhau giữa kết quả mong đợi và kết quả thực tế của mạng nơ tron. Sai số mà chúng ta tính tốn là những cái mà không đúng giữa kết quả mong đợi và kết quả thực tế.
ej = ||x-wj||
Mục đích của mạng nơ tron Kohonen là phân loại dữ liệu đầu vào vào trong các tập khác nhau, cho nên sai số của mạng nơ tron Kohonen phải được đo lường. Sai số này sẽ được tính tốn trong q trình huấn luyện mạng.
6. Kiểm tra (testing) và kết quả thực nghiệm
Trong ứng dụng demo, mặc định chương trình sẽ được huấn luyện 24 chữ cái viết hoa. Khi muốn nhận dạng một ký tự, ta sẽ sử dụng nút " Recognize " . Vẽ một ký tự trong khu vực input và nhấn vào nút "Recognize". Kết quả được trả về được hiển thị trên dòng màu đỏ, cho ta biết hệ thống đã nhận dạng được ký tự trên là chữ gì.
Để thêm chữ mới cho hệ thống tập huấn luyện, đầu tiên ta sẽ nhập vào ký tự mình muốn huấn luyện cho hệ thống. Tiếp theo, ta sẽ vẽ chữ của mình trong khu vực đầu vào input. Sau khi vẽ xong, ta sẽ nhấn vào nút "Add". Khi thực hiện xong các thao tác trên, ký tự sẽ được thêm vào tập mẫu và được huấn luyện cho mạng. Nếu xuất hiện trường hợp trùng (ký tự này đã được huấn luyện trước cho mạng), hệ thống sẽ yêu cầu ta xóa bỏ dữ liệu ban đầu rùi mới thực hiện thao tác thêm. Để xóa một chữ mà tập huấn luyện đã có được liệt kê mà ta chọn chữ và nhấn nút "Delete" trên các ứng dụng Demo.
Tỉ lệ thành công đối với bộ mẫu do chính mình thêm vào là khoảng 80-90%. Đối với bộ mẫu ban đầu, tỉ lệ thành công chỉ vào khoảng 70%. Đây là một kết quả chỉ tương đối chấp nhận được. Tùy nhiên, trong những trường hợp cụ thể, kết quả này lại rất khả quan ( như các trường hợp nhận dạng chữ ký của một người, ... ).
38
- Nhận dạng là một lĩnh vực đóng vai trị quan trọng trong khoa học kỹ thuật. Trong hầu hết các vấn đề kỹ thuật ngày nay, ta đều phải xác định, nhận dạng được các mơ hình và đối tượng liên quan, để từ đó tìm ra giải pháp. Trong bài báo cáo này, chúng ta đã tìm hiểu về phương pháp nhận mạng bằng mô hình mạng nơ tron. Mơ hình ứng dụng mạng nơ tron trong nhận dạng là một cách tiếp cận mới và hiện đại. Nó có thể là cơng cụ rất mạnh mẽ để giải quyết các bài toán trong lĩnh vực này.
- Trong tương lai, để cải thiện được các kết quả thu nhận được từ mơ hình, chúng ta cần để ra bộ mẫu thích hợp, các phương pháp rút trích các đặc điểm đặc trưng của bộ mẫu cũng như các giải pháp phát hiện ký tự trong các trường hợp phát sinh ( ký tự bị nghiêng, mất nét, ...).
- Từ kết quả đạt được từ việc nghiên cứu phương pháp này, chúng ta sẽ mở rộng vấn đề hơn trong lĩnh vực nhận dạng : nhận dạng câu, nhận dạng chữ ký, ..., góp phần giải quyết các trường hợp cụ thể của vấn đề nhận dạng./.
39
A. ĐẶT VẤN ĐỀ 2
B. TỔNG QUAN VỀ MẠNG NƠ TRON 3