Разработка приложения для распознавания текста на рисунке с применением нейронных сетей

Разработка приложения для распознавания текста на рисунке с применением нейронных сетей

Вид работы: Магистерская диссертация  |   Предмет работы: Программирование   |   Количество листов: 62

В ответ на это были предложены усовершенствованные варианты нейросетей, которые снимали ряд ограничений персептрона и расширяли круг решаемых задач. Но одновременно было установлено, что мощностей существовавшей в тот период вычислительной техники явно недостаточно для решения многих реальных задач распознавания и классификации. Электроника того времени не позволяла также создать приемлемый по быстродействию и стоимости нейрокомпьютер2. Попытки моделирования нейросетей электрическими схемами были предприняты в начале 50-х годов. После этого остался только один шаг в направлении использования электронных моделей в качестве приборов для решения математических задач, не имевших прямого отношения к анализу работы мозга, т. е. в качестве счетно-решающих устройств. Этому шагу предшествовали многочисленные теоретические исследования принципиальных возможностей нейросетей (НС) по обработке данных. Исследовались также классы задач, которые могли бы быть решены с использованием нейросетевого подхода.


Оглавление
Введение 3
1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 5
1.1 Определения и терминология 5
1.2 Свойства биологических нейронных сетей 7
1.3 История развития нейрокомпьютерных вычислений 11
1.4 Области применения искусственных нейронных сетей 14
1.5 Классификация нейронных сетей 19
1.6 Нейросеть — виртуальная модель мультипроцессорной системы 22
1.7 Формальная модель нейрона 23
1.7.1 Биологический нейрон 23
1.7.2 Понятие искусственного нейрона 25
1.7.3 Основные типы функций активации 26
1.7.4 Нейрон с векторным входом 28
1.7.5 Архитектура нейронных сетей 29
1.8 Алгоритм обучения нейронной сети 31
1.8.1 Алгоритм работы метода обратного распространения ошибки для пакетного режима обучения 32
1.9 Сверточные нейронные сети 34
1.9.1 Архитектура сверточной нейронной сети 35
1.9.2 Сверточный слой 36
1.9.3 Подвыборочный слой 37
1.9.4 Полносвязный слой 38
1.9.5 Преимущества и недостатки сверточных сетей 39
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ 40
2.1 Обучающая выборка vk-captcha 40
2.2 Подбор архитектуры свёрточной нейронной сети 41
2.3 Обзор библиотек машинного обучения 41
2.4 Реализация простой нейронной сети 44
2.5 Реализация сверточной нейронной сети 50
2.6 Обзор основных блоков разрабатываемой системы 56
2.7 Оценка результатов 57
2.8 Демонстрация работы прикладного приложения 58
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 60
Список литературы 61










ПОМОЩЬ С НАУЧНОЙ РАБОТОЙ

Подготовим для Вас работу по стандартам Вузов

Готовая работа с высокой уникальностью по минимальной цене
Срок выполнения от 2 часов
Антиплагиат более 70%

Быстрый заказ работы





[honeypot 2Mp1wUz2rkcR2jj1Ahxo]

Мы перезвоним через 5 минут

Яндекс.Метрика

Error: Please enter a valid email address

Error: Invalid email

Error: Please enter your first name

Error: Please enter your last name

Error: Please enter a username

Error: Please enter a password

Error: Please confirm your password

Error: Password and password confirmation do not match