Символдарды нейрон желiлерiнiң көмегiмен оптикалық тану

Аңдатпа

Жиырма бiрiншi ғасыр – мәлiметтердi жахандық автоматизация мен цифралау ғасыры.
қазiргi уақытта оптикалық тану жүйелерiне, оның iшiнде символдарды тану жүйелерi үлкен
сұранысқа ие. Оптикалық тану саласында қойылған мақсаттарға жету үшiн түрлi амалдарды
қолданады. Ол амалдардың кейбiрi классикалық ерекше бөлу әдiсiнде негiзделген.
Басқалары машиналық үйрету алгоритмдарында негiзделедi. Бұл әдiсте машиналық
үйрету саласының зерттемелерi қарастырылады да, келешектегi зерттеу жұмыстарына
ұсыныстар қарастырылады. Берiлген мақала, машиналық үйретудiң негiзiн сипаттайтын
екi басылымға қарап негiзделген. Бiз берiлген әдiстiң амалы және техникасымен танысу
үшiн көрсетiлген тәжiрибелердi қайта орындадық. Сонымен қатар оптикалық тануға әсерiн
тигiзетiн негiзгi принциптарды анықтамақ болдық. Бiз басты екi архитектураны талдадық:
көп қатпарлы перцептон мен үйiрткiлi нейрон желiлерi. қортындысында бiз машиналық
үйрету алгоритмдерiнiң негiзiмен танысып, келешектегi зерттеулер стратегиясын құрдық.
Келесi жұмыстарымызда зерттемелер мен түрлi архитектуралардың тәжiрибелерiн табуға
болады. Нәтиже бiрдей шарттарда конвективтi нейрондық желiлердiң әртүрлi модельдерi
арасындағы әнiмдiлiктiң айырмашылығын көрсетедi. Оған қоса бiз түрлi утилиталар,
бағдарламалық жабдықтау мен жүйенi жүзеге асыру процессiн жасайтын салаларды
қарастырдық. Түйiндi сөздер: символдарды оптикалық тану, нейронды желiлер, үйiрткiлi
нейрон желiлерi.