Статья: РАСПОЗНАВАНИЕ ИСТОРИЧЕСКИХ РУКОПИСНЫХ ДОКУМЕНТОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ ГЛУБОКОГО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Настоящая работа посвящена разработке и анализу нейросетевых подходов и методов к решению задачи распознавания рукописных документов. Для решения данной задачи в работе предлагается использовать модели глубоких нейронных сетей. Рассматриваются вопросы конфигурации и обучения рассматриваемых моделей, также описываются и анализируются возможные их усовершенствования. Приводятся результаты численного исследования всех предложенных подходов и сравнение их эффективности в решении поставленной задачи.
Информация о документе
- Формат документа
- Кол-во страниц
- 1 страница
- Загрузил(а)
- Лицензия
- —
- Доступ
- Всем
- Просмотров
- 1
Предпросмотр документа
Информация о статье
- EISSN
- 2071-9612
- Журнал
- СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ
- Год публикации
- 2024