Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã tìm hiểu về một số mô hình mạng nơ-ron nhân tạo để ứng dụng vào việc nhận dạng chữ số viết tay. Mô hình được lựa chọn là mô hình mạng nơ-ron nhân tạo đa lớp MLP (Multi-Layer Perceptron). Mô hình mạng nơ-ron này là một mô hình không quá phức tạp và phù hợp để ứng dụng vào nhận dạng chữ số viết tay. | TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Trường Đại học Khoa học ĐH Huế Tập 15 Số 1 2020 NGHIÊN CỨU MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO VÀ ỨNG DỤNG VÀO NHẬN DẠNG CHỮ SỐ VIẾT TAY Trần Thị Kiều Đặng Xuân Vinh Vương Quang Phước Khoa Điện tử viễn thông Trường Đại học Khoa học Đại học Huế Email trankieudtvtk34@ Ngày nhận bài 30 10 2019 ngày hoàn thành phản biện 14 11 2019 ngày duyệt đăng 20 12 2019 TÓM TẮT Trong nghiên cứu này nhóm tác giả đã tìm hiểu về một số mô hình mạng nơ-ron nhân tạo để ứng dụng vào việc nhận dạng chữ số viết tay. Mô hình được lựa chọn là mô hình mạng nơ-ron nhân tạo đa lớp MLP Multi-Layer Perceptron . Mô hình mạng nơ-ron này là một mô hình không quá phức tạp và phù hợp để ứng dụng vào nhận dạng chữ số viết tay. Bên cạnh đó mô hình mạng nơ-ron n y cũng l một mô hình cơ bản cho nên việc tìm hiểu mô hình này là nền tảng để nghiên cứu những mô hình mạng nơ-ron khác phức tạp hơn. C c tham số của mô hình như tỷ lệ học chu kì học số lớp ẩn số nơ-ron trên mỗi lớp ẩn được khởi tạo và lần lượt thay đổi để tìm ra bộ thông số tối ưu với mục đích x y dựng một mô hình mạng nơ-ron nhân tạo đa lớp MLP. Sau quá trình huấn luyện và kiểm định mô hình đã đạt được độ chính xác khá cao . Từ khóa AI Mạng MLP MNIST Nhận dạng chữ số viết tay. 1. MỞ ĐẦU Khái niệm trí thông minh nhân tạo Artificial Intelligence AI 1 đã xuất hiện kh l u nhưng đến những năm gần đ y nó mới có sự phát triển vượt bậc nhờ vào sự phát triển của mạng Internet dữ liệu lớn big data và các công nghệ phần cứng hỗ trợ. Những ứng dụng phổ biến của AI mà chúng ta vẫn đang sử dụng hằng ng y đó l c c trợ lý ảo trên c c điện thoại thông minh Siri Google assistant ContanaNghiên cứu mạng nơ-ron nhân tạo và ứng dụng vào nhận dạng chữ số viết tay Nature Language Process NLP để hỗ trợ phân tích các cấu trúc c u v ý nghĩa trong văn bản thông qua c c phương ph p thống kê và máy học 4 5 . Trong những năm gần đ y nhu cầu nhận dạng chữ số viết tay ngày càng lớn vì điều này có nhiều ứng dụng thực tế như ph n loại thư xử lý dữ .
