Giới thiệu đề tài: Nhận Diện Chữ Viết Tay Bằng Neural Network
Ngành: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Đề tài Nhận Diện Chữ Viết Tay Bằng Neural Network tập trung nghiên cứu và giải quyết một lớp con các bài toán nhận dạng chữ viết tay, cụ thể là nhận dạng các ký tự đơn lẻ từ bộ dữ liệu MNIST. Mục tiêu của đề tài là áp dụng mô hình học sâu (deep-learning) để xây dựng hệ thống nhận dạng chữ viết tay, từ đó làm nền tảng cho việc xây dựng hệ thống nhận dạng chữ tiếng Việt và văn bản viết tay tiếng Việt hoàn chỉnh.
Nội dung nghiên cứu bao gồm:
- Tổng quan về bài toán nhận dạng chữ viết tay, tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước, quy trình chung để giải quyết bài toán và các phương pháp điển hình trong việc huấn luyện nhận dạng.
- Trình bày cơ sở lý thuyết của mô hình mạng neuron và mô hình học sâu, bao gồm các mô hình như Hopfield network, Boltzmann Machines, Restricted Boltzmann Machines và thuật toán lan truyền ngược.
- Thực nghiệm và đánh giá kết quả nhận dạng chữ viết tay giữa mô hình mạng neuron và mô hình học sâu, tập trung vào việc cài đặt chương trình mô phỏng trên các ngôn ngữ lập trình như Matlab, PHP, C#.
Mục lục chi tiết:
- Lời mở đầu
- Chương 1: Giới thiệu đề tài
- 1.1. Giới thiệu về bài toán nhận dạng
- 1.1.1. Các giai đoạn phát triển
- 1.2. Các bước xử lý cho bài toán nhận dạng hoàn chỉnh
- 1.3. Kết luận chương
- Chương 2: Mô hình mạng neuron và mô hình học sâu
- 2.1. Tổng quan về mô hình mạng neuron
- 2.1.1. Giới thiệu về mạng Neuron
- 2.1.1.1. Định nghĩa:
- 2.1.1.2. Lịch sử phát triển mạng neuron
- 2.1.1.3. So sánh mạng neuron với máy tính truyền thống
- 2.1.1.4. Hoạt động của mạng neuron
- 2.1.2. Mô hình và huấn luyện trong bài toán nhận dạng
- 2.1.2.1. Mạng neuron và bài toán phân loại mẫu
- 2.1.2.2. Khả năng học và tổng quát hóa
- 2.1.2.3. Các phương pháp huấn luyện mạng
- 2.2. Mô hình học sâu
- 2.2.1. Mạng nhiều tầng truyền thẳng (MLP)
- 2.3. Kết luận chương
- Chương 3: Cài đặt chương trình thử nghiệm
- 3.1. Dữ liệu thực nghiệm
- 3.2. Huấn luyện mô hình và kết quả thực nghiệm với mô hình MLP
- 3.2.1. Mô hình huấn luyện
- 3.2.2. Các bước thực nghiệm
- Kết luận chung
- Tài liệu tham khảo