Использование сверточных сетей для распознавания рукописних символов
Рассмотрены особенности классического метода распознавания символов с помощью нейронных сетей. Предложен алгоритм распознавания символов, использующий сети свертки, отмечен ряд особенностей данного подхода. Приведены экспериментальные данные, иллюстрирующие эффективность предложенного алгоритма. Fea...
Gespeichert in:
| Datum: | 2008 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут програмних систем НАН України
2008
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1502 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Использование сверточных сетей для распознавания рукописних символов/ В.Г. Прохоров // Пробл. програмув. — 2008. — N 2-3. — С. 669-674. — Бібліогр.: 10 назв. — рус. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Zusammenfassung: | Рассмотрены особенности классического метода распознавания символов с помощью нейронных сетей. Предложен алгоритм распознавания символов, использующий сети свертки, отмечен ряд особенностей данного подхода. Приведены экспериментальные данные, иллюстрирующие эффективность предложенного алгоритма.
Features of classical recognition using neural network were reviewed. A new approach, which uses convolutional networks, was given along with its characteristics. An experimental data, illustrating the proposed algorithm’s efficiency was given.
|
|---|---|
| ISSN: | 1727-4907 |