N h ư đ ã đề cập, m ạ n g nơron n hiều lớp tru y ề n th ẳ n g với các lóp đ ư ợ c kết đầy đủ là m ộ t m ô hình p h ổ biến th ư ờ n g đ ư ợ c sử d ụ n g tro n g nh ận dạng. M ô h ìn h này có m ột số ưu điểm như: Cài đặt m ạ n g đơn giản, k h ô n g nhạy c ả m với nh iễu , việc huân luyện m ạ n g khône, ph ụ thuộ c nh iều vào th ứ tự c ủ a các m ẫu học, có k h ả n ă n g hội tụ
Nguyễn Thị Thanh Tân Trang - 3 1 - Luận vSn thạc sĩ
cao, v.v. Tuy nhiên, việc huấn luyện mạna, có thể hội tụ tới m ột giá trị cực tiểu địa p h ư ơ n g và khônơ thu dược kết quà m on g m uốn. Đặc biệt, trong nhận dạng chữ, chất lượ n g nhận dạng của m ạng này th ư ờ n e không cao do bị ảnh h ư ờ n g nhiều bởi bời kích thước, độ nghiêng của chữ, độ dày, m ỏn g của nét chữ, v.v. N goài ra, việc huấn luyện m ạn g thường đòi hỏi nhiều thời gian do số lượng các liên kết trona; m ạ n g là rất lớn. Đe khắc phục vấn đề này, c h ú n g tôi đã đề xuất mô hình m ạn g bốn lóp. Đ ây là mô hình m ạ n a được cải tiến từ m ô hình m ạng ba lớp. V iệc cải tiến tập trung ch ủ yếu ở lớp đầu tiên của m ạ n °. Đây là m ột lớp được thiết kế đặc biệt nhàm m ục đích tự động xác định được các vùng thông tin đặc trư ng trên ảnh, thực hiện việc tính toán trên các vùnơ thông tin đặc trư ng này để tạo ra các tham sô thực sự cho m ạng . M ạn g bốn lớp được xây dựng với m ục đích dùng để nhận d ạng các các chữ số và chữ cái viết tay không dấu một cách rời rạc.