Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Ứng dụng học sâu trong phân loại trái cây

Luận văn "Ứng dụng học sâu trong phân loại trái cây" thực hiện với mục tiêu chính như tìm hiểu bài toán phân loại dữ liệu nói chung và bài toán phân loại dữ ảnh trái cây nói riêng. Nghiên cứu mô hình mạng neuron đa tầng, các thuật toán lan truyền tiến, lan truyền ngược để sử dụng và huấn luyện mạng neuron.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Ứng dụng học sâu trong phân loại trái cây BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI NGỮ - TIN HỌC TPHCMLUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGUYỄN VĂN PHÚCỨNG DỤNG HỌC SÂU TRONG PHÂN LOẠI TRÁI CÂY THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – 10/2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI NGỮ - TIN HỌC TPHCMLUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGUYỄN VĂN PHÚCỨNG DỤNG HỌC SÂU TRONG PHÂN LOẠI TRÁI CÂY Ngành: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Mã số: 60480201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. VŨ THANH HIỀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – 10/2019 LỜI CAM ĐOANTôi xin cam đoan đề tài: “Ứng dụng học sâu trong phân loại trái cây” là côngtrình nghiên cứu được tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn của giảng viên hướng dẫnkhoa học.Các kết quả nghiên cứu và kết quả thử nghiệm nêu trong luận văn là trung thực vàchưa từng được công bố trong bất kỳ tài liệu nào khác.Trong phần kiến thức chung nghiên cứu giải thuật áp dụng, luận văn có tham khảo ởmột số tài liệu và đã có trích dẫn đúng và đầy đủ. Học Viên Nguyễn Văn Phúc LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy, TS. Vũ Thanh Hiền, người đã hết lòng hướng dẫn, động viên và giúp đỡ cho tôi hoàn thành luận văn này. Tôi cũng xin chân thành gửi lời cám ơn đến quý Thầy Cô trường Đại Học Ngoại ngữ - Tin học TP.HCM đã tận tình dạy dỗ, chỉ bảo kiến thức quý báu giúp tôi hoàn thành khóa học đúng tiến độ và là nền tảng cho nghiên cứu của mình. Xin cảm ơn Ban Hợp tác và Đào tạo Sau đại học đã nhiệt tình hỗ trợ trong suốt quá trình học tập tại trường. Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn bạn bè và đồng nghiệp đã khích lệ, động viên, tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt thời gian thực hiện luận văn. TP. HCM, tháng 10 năm 2019 Học Viên Nguyễn Văn Phúc 2-2Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin – Học Viên Nguyễn Văn Phúc – MSHV: 12CH201011 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Ý nghĩa AI Artificial Intelligent ANN Artificial neural networks CNN Convolutional Neural Network PCA Principal Component Analysis SVM Support Vector Machine 2-3Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin – Học Viên Nguyễn Văn Phúc – MSHV: 12CH201011 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 2.1 Minh hoạ sơ đồ Deep Learning .................................................................13 Hình 2.2 Minh hoạ các lớp trong Deep Learning ....................................................14 Hình 2.3 Kiến trúc tổng quát của một ANN ............................................................18 Hình 2.4 Mô hình tích chập......................................................................................20 Hình 2.5 Mô hình mạng neuron tích chập ...............................................................22 Hình 2.6 Mô hình mạng perceptron đa tầng ............................................................24 Hình 2.7 Mô tả các neuron đầu vào .........................................................................25 Hình 2.8 Mô hình neuron cục bộ .............................................................................26 Hình 2.9 Mô hình neuron cục bộ .............................................................................26 Hình 2.10 Mô hình neuron cục bộ ...........................................................................27 Hình 2.11 Công thức xây dựng lớp tính Neuron......................................................28 Hình 2.12 Minh hoạ đặc trưng cấu trúc neuron .......................................................29 Hình 2.13 Bản đồ đặc trưng .....................................................................................30 Hình 2.14 Sơ đồ phân lớp ........................................................................................32 Hình 2.15 Sơ đồ phân lớp ........................................................................................32 Hình 2.16 Sơ đồ phân lớp ...................................................... ...