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.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 06.09.2021 |
| Размер файла | 1,5 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Принцип работы нейросетей и модели синтеза. Ключевые моменты проблемы распознавания речи. Система распознавания речи как самообучающаяся система. Описание системы: ввод звука, наложение первичных признаков на вход нейросети, модель и обучение нейросети.
курсовая работа [215,2 K], добавлен 19.10.2010Методы предобработки изображений текстовых символов. Статистические распределения точек. Интегральные преобразования и структурный анализ. Реализация алгоритма распознавания букв. Анализ алгоритмов оптического распознавания символов. Сравнение с эталоном.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 20.09.2014Процессы распознавания символов. Шаблонные и структурные алгоритмы распознавания. Процесс обработки поступающего документа. Обзор существующих приложений по оптическому распознаванию символов. Определение фиксированного шага и сегментация слов.
дипломная работа [3,3 M], добавлен 11.02.2017Анализ нейронных сетей и выбор их разновидностей. Модель многослойного персептрона с обучением по методу обратного распространения ошибки. Проектирование библиотеки классов для реализации нейросети и тестовой программы, описание тестирующей программы.
курсовая работа [515,4 K], добавлен 19.06.2010Этап предварительной обработки данных, классификации, принятия решения. Изображения обучающих рукописных символов, тестового символа. Выход нейронной сети для тестового символа. График тренировки нейронной сети. Последовательность точек. Входные вектора.
статья [245,7 K], добавлен 29.09.2008Основные отличия нейросетей от других методов. Неформализуемые и трудно формализуемые задачи. Моделирование интеллектуальной деятельности человека. Оценка стоимости квартир в Перми с использованием нейронных сетей. Проектирование и обучение нейросети.
презентация [139,4 K], добавлен 14.08.2013Возможности программ моделирования нейронных сетей. Виды нейросетей: персептроны, сети Кохонена, сети радиальных базисных функций. Генетический алгоритм, его применение для оптимизации нейросетей. Система моделирования нейронных сетей Trajan 2.0.
дипломная работа [2,3 M], добавлен 13.10.2015Необходимость в системах распознавания символов. Виды сканеров и их характеристики. Оптимальное разрешение при сканировании. Программы распознавания текста. Получение электронного документа. FineReader - система оптического распознавания текстов.
презентация [469,2 K], добавлен 15.03.2015Оптическое распознавание символов как механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов. Компьютерные программы для оптического распознавания символов и их характеристика.
презентация [855,2 K], добавлен 20.12.2011Основы биометрической идентификации. Возможность использования нейросетей для построения системы распознавания речи. Разработка программного обеспечения для защиты от несанкционированного доступа на основе спектрального анализа голоса пользователя.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 10.11.2013Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017Первое систематическое изучение искусственных нейронных сетей. Описание элементарного перцептрона. Программная реализация модели распознавания графических образов на основе перцептрона. Интерфейс программы, основные окна. Составление алгоритма приложения.
реферат [100,5 K], добавлен 18.01.2014Обзор математических методов распознавания. Общая архитектура программы преобразования автомобильного номерного знака. Детальное описание алгоритмов: бинаризация изображения, удаление обрамления, сегментация символов и распознавание шаблонным методом.
курсовая работа [4,8 M], добавлен 22.06.2011Понятие системы распознавания образов. Классификация систем распознавания. Разработка системы распознавания формы микрообъектов. Алгоритм для создания системы распознавания микрообъектов на кристаллограмме, особенности его реализации в программной среде.
курсовая работа [16,2 M], добавлен 21.06.2014Анализ существующих алгоритмов распознавания режимов работы газотурбинного двигателя. Метод группового учета аргументов, метод Байеса. Применение технологий системного моделирования на этапе проектирования интеллектуальной системы распознавания режимов.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 11.04.2012Рассмотрение способов применения и основных понятий нейронных сетей. Проектирование функциональной структуры автоматизированной системы построения нейросети обратного распространения ошибки, ее классов и интерфейсов. Описание периода "бета тестирования".
дипломная работа [3,0 M], добавлен 02.03.2010Исследование нейросетевых архитектур и их приложений. Общие принципы, характерные для нейросетей. Локальность и параллелизм вычислений. Программирование: обучение, основанное на данных. Универсальность обучающих алгоритмов. Сферы применения нейросетей.
курсовая работа [250,5 K], добавлен 25.11.2010Оптико-электронная система идентификации объектов подвижного состава железнодорожного транспорта. Автоматический комплекс распознавания автомобильных номеров. Принципы и этапы работы систем оптического распознавания. Особенности реализации алгоритмов.
дипломная работа [887,3 K], добавлен 26.11.2013Создание программного средства, осуществляющего распознавание зрительных образов на базе искусственных нейронных сетей. Методы, использующиеся для распознавания образов. Пандемониум Селфриджа. Персептрон Розенблатта. Правило формирования цепного кода.
дипломная работа [554,8 K], добавлен 06.04.2014Специфические особенности распознавания лиц. Взаимодействие компьютер - человек. Создание новой нейросистемы, разработанной в программе разработчиков Borland Delphi, которая будет состоять из поля захвата изображения и дальнейшим обучением нейросети.
презентация [212,5 K], добавлен 14.08.2013
