Особенности построения нейросетей в задачах распознавания рукописных символов
Описание основ построения нейронных сетей, включая сверточные нейросети. Рассматривается способ реализации механизма распознавания английских рукописных символов и цифр на основе полносвязной и свёрточной нейросетей с использованием фреймворка PyTorch.
Подобные документы
Исследование применения классификации и анализа объектов на основе нейронных сетей в задачах распознавания объектов в видеопотоке. Разработка и реализация алгоритма обучения нейронных сетей для реализации механизмов классификации объектов в видеопотоке.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Особенности реализации алгоритма обучения, временно прекращающего адаптацию наиболее значимых синапсов при обучении нейросети обратного распространения. Показатели обобщающей способности и большей устойчивости полученных нейросетей к отказам элементов.
статья, добавлен 08.02.2013Оптическое распознавание символов: процесс, обзор существующих приложений (Abbyy FineReader, CuneiForm, OCRopus и пр.). Трудности распознавания символов. Определение фиксированного шага и сегментация слов. Разделение соединенных и повреждённых символов.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Особенности разработки интеллектуальной системы распознавания текста на фотографиях и видеокадрах сложных графических сцен. Реализация методов для обнаружения и локализации текстовых областей, распознавания символов с помощью сверточных нейронных сетей.
статья, добавлен 23.02.2016Изучение необходимости в системах распознавания символов. Наиболее распространенные системы оптического распознавания символов: Abbyy FineReader, CuneiForm от Cognitive. Особенности интерфейса, достоинств и недостатков. Автоматический перевод текста.
реферат, добавлен 31.03.2012Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Создание экспертной системы, распознающей устные запросы, с использованием языка программирования высокого уровня Python в качестве бота в мессенджере Telegram и фреймворка Yandex SpeechKit. Применение нейросетей для качественного распознавания речи.
курсовая работа, добавлен 24.02.2019Анализ принципов применения признаковых классификаторов для распознавания символов. Определение требований, которым должны удовлетворять используемые признаковые классификаторы. Разработка и обоснование их модификаций, удовлетворяющих этим требованиям.
статья, добавлен 18.01.2018Методики и подходы построения систем искусственного интеллекта. Применение в задачах распознавания образов нейронных сетей. Имитационный подход для построения систем искусственного интеллекта, перспективы воплощения в информационные массивы и программы.
курсовая работа, добавлен 29.03.2016Задача прогнозирования временных рядов как одна из классических задач, эффективно решаемых с помощью нейронных сетей. Особенности работы с пакетом Neural Network Wizard (создание модели нейронной сети). Правила распознавания цифр на базе нейронной сети.
лабораторная работа, добавлен 20.02.2012Анализ классической схемы математического моделирования. Методы распознавания объектов, сигналов, ситуаций, явлений и процессов. Характеристика задач распознавания образов и их типы. Использование искусственных нейронных сетей для распознавания образов.
реферат, добавлен 03.11.2016Общее описание нейронных сетей, однослойные и многослойные сети. Описание программных моделей и алгоритмов их обучения. Проблема функции "исключающее или". Исследование представляемости однослойной и двухслойной нейронной сети, релаксация стимула.
курсовая работа, добавлен 26.06.2011Исследование методов, алгоритмов и программ распознавания текста документов, обеспечивающих высокое качество распознавания. Оптическое распознавание символов, история создания системы. Текущее состояние технологии оптического распознавания текста.
курсовая работа, добавлен 25.06.2011Анализ библиотек оптического распознавания символов. Описание пользовательского сценария мобильного приложения. Модули сканирования и распознавания визитных карточек, отображения сохранённых контактов, настроек приложения. Дизайн интерфейса программы.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Описание разработанной методики синтеза импульсных рекуррентных нейронных сетей в составе машины неустойчивых состояний для решения задачи распознавания динамических образов в рамках парадигмы резервуарных вычислений. Входные данные и их предобработка.
статья, добавлен 15.01.2019- 16. Комбинирование классификаторов при распознавании символов. Сравнительный анализ нескольких подходов
Описание способов комбинирования классификаторов в задаче распознавания символов. Различные методы реализации этапов комбинирования, их сочетания. Эксперимент, заключающийся в распознавании множества изображений отдельных заглавных букв английского языка.
статья, добавлен 18.01.2018 Пути повышения эффективности итерационных процессов функционирования нейросетей и их обучения. Представление моделей в виде двухуровневых иерархических структур. Использование аппарата теории графов, теории нейронных сетей, механизма клеточных автоматов.
статья, добавлен 25.05.2017Процесс создания и обучения нейронной сети для задачи классификации изображений собак и кошек с использованием TensorFlow и архитектуры MobileNetV2. Описание подготовки и предобработки данных, включая изменение размеров и нормализацию изображений.
статья, добавлен 05.09.2024Нейронные сети как аппаратные или программные средства, моделирующие работу человеческого мозга. Анализ проблем создания компьютерных систем речевого общения. Рассмотрение особенностей применения нейронных сетей для решения задач распознавания речи.
доклад, добавлен 12.12.2012Понимание изображения документа, порядок анализа проекционных профилей и преобразование Хафа. Процесс оптического распознавания символов и применение нейронных сетей. Классификация перцептронов, обучение и ограничение. Процесс работы сети Хопфилда.
дипломная работа, добавлен 14.05.2013Паттерны фондовых индексов. Предсказание цен на фондовом рынке. Два базовых алгоритма распознавания паттернов: совпадение по правилу и совпадение по шаблону. Подход распознавания паттернов индексов фондовых бирж на основе искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 26.05.2017Исследование задачи машинного обучения. Распознавание на изображении образа кошки. Пример распознавания лиц на Facebook. Пример простейшей схемы нейросети. Пример отображения некоторых архитектур нейросетей. Анализ программ-поисковиков в Интернете.
статья, добавлен 13.03.2019Изучение работы перцептрона для решения задачи распознавания символов. Выбор и обоснование структуры нейронной сети. Возможность улучшения свойств обобщения путем наращивания ее структуры. Анализ работы перцептрона при распознавании двух, четырех букв.
статья, добавлен 14.07.2016Анализ существующих методов решения задачи скелетонизации. Предложение гибридного подхода, который основан на использовании искусственных иммунных систем. Определение направлений исследований, ориентированных на решение задачи распознавания символов.
статья, добавлен 14.07.2016- 25. Повышение помехоустойчивости "скользящего" корреляционного алгоритма распознавания печатных символов
Помехоустойчивый алгоритм без процедур предварительной сегментации и контурной фильтрации, построенный на основе комбинации корреляционного метода и критерия минимума кодовых расстояний. Анализ с известными алгоритмами распознавания символьной информации.
статья, добавлен 14.07.2016