Nghiên Cứu Về Mạng Neural Tích Chập Và Ứng Dụng Cho Bài Toán Nhận Dạng Biển Số Xe

Nghiên cứu về mạng neural tích chập và ứng dụng cho bài toán nhận dạng biển số xe

Tác giả: LÊ THỊ THU HẰNG

Lĩnh vực: Công nghệ thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn thạc sĩ này tập trung nghiên cứu về mạng neural tích chập (Convolutional Neural Network – CNNs), một mô hình tiên tiến trong lĩnh vực học sâu (Deep Learning). Nghiên cứu trình bày tổng quan về mạng neural nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN), cấu trúc cơ bản của nơron, cũng như các loại kiến trúc mạng neural khác nhau. Đi sâu vào mạng neural tích chập, luận văn giải thích khái niệm convolution (tích chập), cách thức hoạt động, mô hình mạng neural tích chập và quy trình xây dựng. Các thành phần cốt lõi như trường tiếp nhận cục bộ (local receptive field), trọng số chia sẻ (shared weights) và lớp tổng hợp (pooling layer) được phân tích chi tiết. Cuối cùng, luận văn đề cập đến việc áp dụng mô hình CNNs cho bài toán nhận dạng biển số xe, minh họa cách các ý tưởng trên kết hợp lại để tạo thành một mạng tích chập hoàn chỉnh.

Mục lục chi tiết:

• Chương 1: Mạng Neural và Mạng Neural Tích Chập
• Chương 2: Mạng Neural Tích Chập