Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 106,848,094
Nhận dạng hình ảnh tự nhiên sử dụng mô hình mạng neuron tích chập
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Vương Quang Phước & Hồ Phước Tiến
Nơi đăng:
Tạp chí Khoa học Công nghệ ĐHĐN;
S
ố:
5(126).2018, Quyển 1;
Từ->đến trang
: 110;
Năm:
2018
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Trong nước
TÓM TẮT
Gần đây, kĩ thuật Deep Learning đã tạo ra những bước tiến lớn trong việc giải quyết các bài toán về thị giác máy tính. Bằng cách sử dụng kiến trúc mạng neuron mới – mạng neuron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) –, ta có thể khắc phục được những trở ngại của mạng neuron truyền thống, tức dạng Perceptron đa lớp (Multilayer Perceptrons - MLP), và từ đó giúp việc huấn luyện mạng neuron hiệu quả hơn. Tuy nhiên, kiến trúc MLP cũng có những ưu điểm đối với việc xử lý cục bộ trong miền không gian. Bài báo trình bày một kiến trúc kết hợp giữa CNN và MLP để khai thác ưu điểm của hai kiến trúc này trong việc nhận dạng hình ảnh tự nhiên. Vai trò của các khối chức năng trong mạng sẽ được phân tích và đánh giá thông qua tỉ lệ nhận dạng. Việc đánh giá được thực hiện với bộ dữ liệu ảnh tự nhiên CIFAR-10. Quá trình thực nghiệm đã cho thấy những kết quả hứa hẹn về tỉ lệ nhận dạng, cũng như thể hiện được ưu điểm của kiến trúc kết hợp CNN và MLP.
ABSTRACT
Recently, Deep Learning has brought about interesting improvements in solving computer vision problems. By using a new specific architecture, i.e. Convolutional Neural Network (CNN), which has more advantages than the traditional one - known as Multilayer Perceptrons (MLP) -, we can improve performance of the training process. Yet, the MLP architecture is also useful for localized processing in the spatial domain. This paper considers an architecture combining both CNN and MLP to exploit their advantages for the problem of natural image recognition. The functional blocks in the network are analyzed and evaluated using recognition rate. The evaluation is carried out with a well-known dataset (CIFAR-10). The experiment shows promising results as well as benefits of a combination of the CNN and MLP architectures.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn