RECOGNITION OF THE TEXT BY MEANS OF DEEP LEARNING

2020

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2020-1.1728-7901.68
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Using neural networks, various variations of the classification of objects can be performed. Neural networks are used in many areas of recognition. A big area in this area is text recognition. The paper considers the optimal way to build a network for text recognition, the use of optimal methods for activation functions, and optimizers. Also, the article checked the correctness of text recognition with different optimization methods. This article is devoted to the analysis of convolutional neural networks. In the article, a convolutional neural network model will be trained with a teacher. Teaching with a teacher is a type of training for neural networks in which you provide the input data and the desired result, that is, the student looking at the input data will understand that you need to strive for the result that was provided to him.