Hướng phât triến tiếp theo

Một phần của tài liệu Sử dụng mạng noron cho nhận dạng ký tự Tiếng Việ (Trang 78)

D IV: Lă sự thay đổi trọng số liín kết từ nơ-ron j đến nơ-ron i.

3.5.2.Hướng phât triến tiếp theo

h: Lă tốc độ học, nằm trong khoảng (0,1).

3.5.2.Hướng phât triến tiếp theo

Bín cạnh câc kết quả đê đạt được, còn có những vấn đề chưa được đề cập, giải quyết trong luận văn năy. Trong thời gian tói, tôi sẽ tiếp tục nghiín cứu vă hoăn thiện đề tăi với câc mục tiíu chính được đặt ra như sau:

- Nđng cao hiệu quả vă độ chính xâc trong hệ thống nhận dạng ký tự viết tay rời rạc tiếng Việt trực tuyến.

- Xđy dựng được hệ thống nhận dạng cả chữ viết tay tiếng Việt sử dụng mạng nơron.

- Luận văn có thể phât triển cho nhận dạng văn bản viết tay.

KĨT LUẬN

Hiện nay, trong vă ngoăi nước đê vă đang thực hiện câc nghiín cứu khoa học vă đang chuyển dần sang hướng xđy dựng câc hệ thống thông minh, mạng nơron nối lín như một giải phâp đầy hứa hẹn. Nó thể hiện những ưu điểm nối bật của mình so

với câc hệ thống khâc ở khả năng mềm dẻo, linh hoạt vă tính toân thô, đđy cũng chính lă những điểm khâc biệt quan trọng giữa bộ óc con người với câc mây thông minh nhđn tạo. Nhưng cũng chính vì thế mă nó đòi hỏi độ phức tạp rất cao trong thiết kế vă căi đặt câc hệ thống ứng dụng để có thể đạt được một tính năng tốt. Khả năng năy sẽ được cải thiện không ngừng trong tương lai cùng vói sự phât triển của câc mạch tích họp phần cứng cỡ lớn vă câc bộ nhớ ngăy căng lớn hơn cho câc phần mềm mây tính. Một điều dễ nhận thấy lă mặc dù mạng nơron mô phỏng trực tiếp bộ nêo con người về mặt cấu trúc vă trong mục tiíu của quâ trình học nhưng câc quy tắc học được đưa ra vẫn thuần túy mang tính toân học vă chưa thực sự lă một sự bắt chước về mặt thần kinh sinh học của quâ trình học xảy ra trong bộ nêo người...

Trông quâ trình nghiín cứu ban đđu củê tôi còn ở mức mô phỏng rời rạc, độ chính xâc mới được trín 85 % nín còn cần chỉnh sửa nđng cấp trong câc nghiín cứu tiếp theo. Hướng phât triến tiếp theo sử dụng nhận dạng được cho câc văn bản chứ không còn dừng lại ở mức từng ký tự như trong đề tăi nghiín cứu. Nhận dạng được cả ảnh chứ không chỉ lă viết tay. Hi vọng sẽ nhận được sự tham gia góp ý của bạn bỉ, đồng nghiệp vă câc thầy cô để đề tăi có thể phât triển vă ứng dụng nhiều trong thực tiễn.

Một phần của tài liệu Sử dụng mạng noron cho nhận dạng ký tự Tiếng Việ (Trang 78)