Создан заказ №3417800
5 декабря 2018
Распознавание слов на основе многослойной нейронной сети
Как заказчик описал требования к работе:
Тема может немного варьироваться в зависимости от найденного автором материала. Т.е. можно искать информацию по "Распознаванию текста" с помощью многослойных нейросетей и.т.д. Ключевой параметр, д.б. распознавание лингвистических единиц нейросетями.
Требования: ~10 источников (желательно статьи, оп
убликованные в науч. журналах).
В приложении полезная для ознакомления статья, на которую можно ссылаться, но лучше по минимуму копировать
подробнее
Фрагмент выполненной работы:
Введение
На сегодняшний день существует много подходов (алгоритмов) по решению проблемы распознавания слов, но большинство из них или узко направленные на определенную сферу распознавания (они показывают высокие результаты распознавания, но не является универсальными), или качество распознавания очень низкое, и алгоритм работает медленно. Поэтому для решения задач распознавания слов часто используются высокоинтеллектуальные системы на основе многослойной нейронной сети.
Многослойные нейронные сети между входными и выходными данными содержат несколько скрытых слоев нейронов, добавляют больше нелинейных связей в модель. (работа была выполнена специалистами Автор 24) Многослойный персептрон с сигмоидными функциями активации способен аппроксимировать произвольную функциональную зависимость. Важным преимуществом нейросетей перед классическими средствами классификации и прогнозирования является их способность к обучению. Для обучения нейронной сети необходимы обучающие данные - множество эталонных пар "вход - выход". После завершения обучения нейронная сеть будет вычислять выходные сигналы, близкие к эталонным при соответствующих входных сигналах.
Нейронные сети – это раздел искусственного интеллекта, в котором для обработки сигналов используются явления, аналогичные происходящим в нейронах живых существ. Основная особенность искусственной нейронной сети состоит в параллельной обработке информации всеми звеньями. При достаточно большом количестве межнейронных связей это дает основание существенно ускорить процесс обработки информации. В большинстве случаев преобразование сигналов в режиме реального времени приобретает все более распространенную форму.
В настоящее время известно довольно обширное число областей применения искусственных нейронных сетей, в которых человеческий интеллект малоэффективен, а аналитические вычисления достаточно трудоемки и физически неадекватны. Приведем наиболее распространенные из них: финансы, экономика, производство, медицина, военная промышленность и авиация, энергетика, научные исследования, информационные технологии, искусственный интеллект и т.д.
На сегодняшний день существует огромное количество программного обеспечения, использующего возможности технологии искусственных нейронных сетей (ИНС). Существуют универсальные программы, решающие при помощи ИНС задачи от распознавания речи, лиц до решения задач прогнозирования [1].
Проблемой распознавания текста на основе нейронных сетей занималось множество исследователей и ученых, в частности: Катасёв А. С. [2], Бурый Я. А., Самаль Д. И. [3], Спицын В. Г. и др. [4], Гумерова Р. И. и др. [5], Смирнова О. С., Шишков В. В. [6], Галушкин А. И. [7], Мелихова О. А. и др. [8] и дрПосмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
6 декабря 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Распознавание слов на основе многослойной нейронной сети.docx
2019-04-30 15:30
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Отличный автор! Сделал заказ вовремя, с соблюдением всех требований, даже часть сделал лучше, например оригинальность. при необходимых 80% автор сделал 99%! Больше ему спасибо! Рекомендую
Хочешь такую же работу?
300 ₽
