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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2008
1. Verfasser: Прохоров, В.Г.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
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
_version_ 1862718598242369536
author Прохоров, В.Г.
author_facet Прохоров, В.Г.
citation_txt Использование сверточных сетей для распознавания рукописних символов/ В.Г. Прохоров // Пробл. програмув. — 2008. — N 2-3. — С. 669-674. — Бібліогр.: 10 назв. — рус.
collection DSpace DC
description 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.
first_indexed 2025-12-07T18:16:00Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1502
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1727-4907
language Russian
last_indexed 2025-12-07T18:16:00Z
publishDate 2008
publisher Інститут програмних систем НАН України
record_format dspace
spelling Прохоров, В.Г.
2008-07-31T15:27:38Z
2008-07-31T15:27:38Z
2008
Использование сверточных сетей для распознавания рукописних символов/ В.Г. Прохоров // Пробл. програмув. — 2008. — N 2-3. — С. 669-674. — Бібліогр.: 10 назв. — рус.
1727-4907
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1502
004.934
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.
ru
Інститут програмних систем НАН України
№2-3
С. 669-674
Прикладне програмне забезпечення
Использование сверточных сетей для распознавания рукописних символов
Usage of convolutional networks for handwritten character recognition
Article
published earlier
spellingShingle Использование сверточных сетей для распознавания рукописних символов
Прохоров, В.Г.
Прикладне програмне забезпечення
title Использование сверточных сетей для распознавания рукописних символов
title_alt Usage of convolutional networks for handwritten character recognition
title_full Использование сверточных сетей для распознавания рукописних символов
title_fullStr Использование сверточных сетей для распознавания рукописних символов
title_full_unstemmed Использование сверточных сетей для распознавания рукописних символов
title_short Использование сверточных сетей для распознавания рукописних символов
title_sort использование сверточных сетей для распознавания рукописних символов
topic Прикладне програмне забезпечення
topic_facet Прикладне програмне забезпечення
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1502
work_keys_str_mv AT prohorovvg ispolʹzovaniesvertočnyhseteidlâraspoznavaniârukopisnihsimvolov
AT prohorovvg usageofconvolutionalnetworksforhandwrittencharacterrecognition