Нейросетевые технологии в задаче распознавания рукописных символов
Описаны структуры и механизмы работы классификатора LiRA и модульных нейронных сетей. Оба классификатора решают задачу распознавания изображений на основе поиска признаков в них. Эксперименты в сравнении двух классификаторов, показали, что последняя версия модульной нейронной сети обладает более выс...
Збережено в:
| Дата: | 2018 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2018
|
| Назва видання: | Управляющие системы и машины |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/150486 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Нейросетевые технологии в задаче распознавания рукописных символов / А.Д. Гольцев, В.И. Гриценко // Управляющие системы и машины. — 2018. — № 4. — С. 3-20. — Бібліогр.: 49 назв. — рос. |