Luận văn Thạc sĩ Máy tính: Mô hình học sâu cho bài toán phân loại tài liệu ảnh

Mô hình học sâu cho bài toán phân loại tài liệu ảnh

Tác giả: Lương Trần Ngọc Khiết

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:
Luận văn này tập trung vào việc đề xuất và phát triển một mô hình học sâu sử dụng mạng Convolutional Neural Network (CNN) để giải quyết bài toán phân loại tài liệu ảnh. Bài toán này có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ giảng dạy, giúp sắp xếp và quản lý tài liệu hiệu quả hơn. Nghiên cứu xem xét các phương pháp tiếp cận hiện có, bao gồm cả SVM và Deep Learning, và lựa chọn CNN làm phương pháp chính do khả năng tự động trích xuất đặc trưng và phân loại ảnh. Luận văn trình bày chi tiết quy trình phân lớp ảnh, bao gồm các bước tiền xử lý ảnh, thiết lập kiến trúc mạng CNN, huấn luyện, kiểm tra và đánh giá hiệu quả của mô hình. Mục tiêu là xây dựng một mô hình đơn giản, dễ sử dụng, có thời gian huấn luyện nhanh và độ chính xác cao, phù hợp với nhu cầu thực tế trong lĩnh vực giáo dục.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Mục lục
• Danh mục thuật ngữ và viết tắt
• Danh mục các bảng
• Danh mục hình vẽ
• Chương 1: Giới thiệu tổng quan
• Chương 2: Các mô hình học sâu cho phân lớp
• Chương 3: Phát triển mô hình CNN
• Chương 4: Kết quả thực nghiệm
• Chương 5: Kết luận
• Tài liệu tham khảo
• Phụ lục