Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 69 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung

Ứng Dụng Học Sâu Trong Phân Loại Trái Cây

Tên đề tài

Ứng Dụng Học Sâu Trong Phân Loại Trái Cây

Tác giả

Nguyễn Văn Phúc

Lĩnh vực

Công nghệ Thông tin

Nội dung tài liệu

Luận văn này tập trung vào việc ứng dụng học sâu, cụ thể là mô hình mạng neuron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN), để giải quyết bài toán phân loại trái cây dựa trên ảnh. Nghiên cứu đã tìm hiểu cơ sở lý thuyết về xử lý ảnh, trí tuệ nhân tạo, học máy và đặc biệt là Deep Learning. Luận văn trình bày kiến trúc của các mô hình mạng neuron phổ biến như AlexNet, VGG 16, và Inception, sau đó tập trung vào việc xây dựng và thực nghiệm một mô hình mạng neuron tích chập để phân loại 60 loại trái cây từ bộ dữ liệu Fruit. Mục tiêu là xác định kiến trúc và bộ tham số tối ưu nhằm đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại.

Mục lục chi tiết

  • CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN
  • CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
  • CHƯƠNG 3. PHÂN LOẠI ẢNH TRÁI CÂY
  • CHƯƠNG 4. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO