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
Изучение наиболее распространенных систем автоматического распознавания речи с открытым исходным кодом. Сравнение структуры систем и языков программирования при реализации. Разработка рекомендаций по применению систем автоматического распознавания речи.
статья, добавлен 30.04.2018Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Основополагающие определения исследуемой области. Современное состояние теории распознавания образов и методы, используемые в данном процессе. Выбор метода распознавания для получения значений показателей со снимка кристаллографии ротовой жидкости.
статья, добавлен 01.09.2018Анализ сущности нейронных сетей, их особенности способности к обучению (настройки архитектуры и синаптических связей). Перспективы развития применения и использования искусственных нейронных сетей. Основные достоинства нейронных сетей перед традиционными.
статья, добавлен 29.07.2018- 105. Нейронные сети
Нейронные сети: особенности, варианты использования и преимущества. Диагностика и прогнозирование экономических объектов. Применение нейронных сетей в рыночной экономике. Варианты применения искусственных нейронных сетей в задачах бизнес-прогнозирования.
реферат, добавлен 15.03.2009 Описание анализа систем распознавания эмоций с применением методов машинного обучения, находящихся в открытом доступе, в рамках курсового проекта по дисциплине Обучающие Технические Системы "Machine Learning". Neurobotics EmoDetect. Cognitive Emotion.
статья, добавлен 14.03.2019Разработка программного комплекса для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха на основе алгоритмов машинного обучения. Распознавание лиц на основе применения метода Виолы-Джонса, Вейвлет-преобразования и метода главных компонент.
статья, добавлен 14.03.2019Распознавание символов по скелетному изображению, использование нейронной сети. Вычисление набора признаков скелета символа, его идентификации по результатам обучения нейронной сети. Устойчивость алгоритма к искажениям символов и параметрам шрифта.
статья, добавлен 25.09.2012Описание задачи и практические приложения задачи распознавания образов. Проблема разделения классов (проблема "исключающего ИЛИ"). Определение отношения XOR как известный пример нелинейной проблемы. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
лекция, добавлен 09.10.2013Изучение алгоритма распознавания единичного интервального графа с помощью трех проходов алгоритма лексикографического поиска. Обзор алгоритма 4-махов для распознавания интервальных графов. Особенности реализации алгоритмов в виде компьютерной программы.
дипломная работа, добавлен 04.08.2016Обзор систем оптического распознавания изображений: ABBYY Finereader, SimpleOCR, FreeOCR, Microsoft Office Document Imaging. Алгоритм распознавания образов: захват кадра; предварительная обработка (предобработка); локализация и распознавание объекта.
реферат, добавлен 08.06.2019Повышение эффективности процесса построения экспертных систем путем разработки информационной технологии. Использование развивающейся системы представления знаний на базе модели искусственных нейронных сетей, системы распределенного сетевого ввода данных.
автореферат, добавлен 01.09.2018Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.
отчет по практике, добавлен 20.12.2023Анализ применения методов параметризации речевых сигналов простыми и сложными цепями Маркова в системах автоматического распознавания команд. Компромисс между эффективностью распознавания речевых команд, вычислительной сложностью алгоритма параметризации.
статья, добавлен 06.11.2018Виды, назначение, функции компьютерных сетей; основные термины. Архитектурный принцип построения и преимущества сетей "клиент-сервер". Территориально-организационные признаки и сетевые топологии. Структура, способы построения и протоколы сети Интернет.
реферат, добавлен 14.12.2013- 116. Компьютерные сети
Сущность и эволюция компьютерных сетей, принципы и этапы их построения. Платы сетевого адаптера. Параметры конфигурации и факторы, влияющие на них. Типы и топологии сетей, их отличительные свойства и особенности. Специфика построения беспроводных сетей.
презентация, добавлен 03.06.2012 Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017Фрактальное кодирование изображений для распознавания. Анализ пространственного распределения доменных и ранговых блоков, полученных в процессе кодирования. Построение фрактального кода, снижающего влияние дефектов изображения на качество распознавания.
статья, добавлен 27.05.2018Разработка принципов и создание системы распознавания номеров железнодорожных вагонов. Ее отличия от систем распознавания автомобильных номерных знаков. Анализ существующих и предложен ряд новых алгоритмов, предназначенных для повышения его точности.
статья, добавлен 26.04.2019Анализ основ назначения, построения и функционирования компьютерных сетей. Обзор их особенностей и отличий, а также изучение организации их работы. Характеристика основных способов построения локальных вычислительных сетей по видам их назначения.
реферат, добавлен 08.12.2014Понятия, определения и проблемы, связанные с системами распознавания образов. Классификация методов, их применение для идентификации и прогнозирования. Роль и место распознавания образов в автоматизации управления сложными системами, кластерный анализ.
курсовая работа, добавлен 26.08.2010Возможности современных информационных технологий и Интернета. Разработка клиент-серверной архитектуры построения больших искусственных нейронных сетей. Идентификация, аутентификация пользователей и защита информации в системе дистанционного обучения.
статья, добавлен 27.05.2018Характеристика системы распознавания форм, включающей графовую модель документа для описания структуры печатных форм. Метод построения обобщенной модели на основе обучающих примеров. Поиск отображения вершин и графа шаблона с наилучшим качеством.
статья, добавлен 19.01.2018Основная задача обучения единичной нейросети. Предобработка данных, выбор примеров в обучающую выборку. Схемы экстраполяции и оценивания предельных значений эффектов. Растущие нейронные сети, коллективы нейросетей. Сущность гибридных алгоритмов.
статья, добавлен 08.02.2013Распознавание по отпечаткам пальцев. Идентификация по геометрии руки. Оптическое распознавание символов и электронного перевода текста. Уникальность характеристик человеческого тела. Коэффициент ложного отказа в доступе. Моделирование речевого сигнала.
реферат, добавлен 22.05.2014