BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  25,014,914
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Khoa học máy tính

Nguyễn Ngọc Tuấn Anh, Vương Quang Phước(1), Phan Hải Phong

Đánh giá các tham số của mô hình mạng nơ-ron tích chập và ứng dụng vào thiết kế phần mềm nhận dạng chữ số viết tay trên nền tảng di động android

Tạp chí Khoa học và công nghệ - Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế

2021

1

59-69

2354-0850

Mạn nơ ron tích chập, Trí tuệ nhân tạo, Phần mềm, Chữ số viết tay, Nền tảng di động, Android, Nhận dạng

Trong thập kỉ vừa qua, trí nhân tạo nói chung hay kĩ thuật học sâu nói riêng đã có những bước phát triển đáng chú ý. Bài báo trình bày một mô hình mạng trí tuệ nhân tạo, nhận diện chữ số viết tay bằng mạng neuron tích chập (Convolutional neural network - CNN) [1]. Qua đó làm rõ các khái niệm tham số, đánh giá tầm quan trọng các tham số trong mô hình, trình bày kết quả mô phỏng đạt được khi sử dụng mạng neuron nhân tạo để nhận diện các ảnh chữ số viết tay dựa trên tập dữ liệu MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) [2] và đưa mô hình mạng CNN ứng dụng vào bài toán nhận dạng chữ số viết tay trên nền tảng Android. Hiệu năng của mô hình được đánh giá qua tỉ lệ nhận dạng đúng và được khảo sát với nhiều trường hợp khác nhau.

TTKHCNQG, CVv 470

Xem toàn văn