Tác giả :

Đậu Trọng Hiển - ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật TP. HCM

TÓM TẮT: Thuật toán lan truyền ngược trong mạng nơ ron là một phương pháp hiệu quả dành cho máy học khi tập dữ liệu đầu vào phức tạp chẳng hạn như hình ảnh. Bài báo này đưa ra một thuật toán nhận dạng ảnh dựa trên thuật toán lan truyề ngược trong mạng nơ ron. Để tăng tốc độ quá trình nhận dạng, ảnh màu được chuyển đổi sang ảnh xám. Quá trình huấn luyện được thực hiện bởi tập ảnh từ rõ đến nhiễu. Điều này giúp mạng thích nghi với vấn đề nhiễu của ảnh trong thực tế.

ABSTRACT: A neural network learning algorithm called Backpropagation is among the most effective approaches to machine learning when the data includes complex sensory input such as images. This document provides an implementation of the Backpropagation algorithm to recognize the images. To increase the speed of recognition color images are scaled to gray images. Note that the training process did not consist of a single call to a training function. Instead, the network was trained several times on various input ideal and noisy images. In this case training a network on different sets of noisy images forced the network to learn how to deal with noise, a common problem in the real world.
Toàn văn bài báo ( Thầy/cô vui lòng đăng nhập bằng email ...@hcmute.edu.vn để xem)
Góp ý
Họ và tên: *  
Email: *  
Tiêu đề: *  
Mã xác nhận:
 
 
   
  
 
 
   
 *
Copyright © Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật - Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật - TP.HCM  
Địa chỉ: Phòng 601B, 1 Võ Văn Ngân, Quận Thủ Đức, Thành Phố Hồ Chí Minh. 
Điện thoại: 08-3722.1223 (8168)
Email:
tapchikhgdkt@hcmute.edu.vn

                                      
                                

Truy cập tháng: 21,032

Tổng truy cập:230,365