Розпізнавання рукописних символів на основі ансамблю нейроподібних стуктур
Автор: Вендиш Ярослав Васильович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Комп'ютерні технології та системи видавничо-поліграфічних виробництв
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2020-2021 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Метою магістерської кваліфікаційної роботи є розробка і дослідження методу для задачі розпізнавання рукописного тексту, а також проєктування програмного забезпечення для нього. Метод повинен відзначатися високою швидкістю, високою ефективністю, а також низькими затратами ресурсів. В результаті дослідження поставленої перед нами задачі та аналізу методів, якими сьогодні часто користуються, було висунуто наступну гіпотезу: ансамбль на основі ймовірнісних нейронних мереж дозволить подолати основні недоліки наявних методів для задач розпізнавання рукописних символів. Втіленням згаданого підходу являлася програмна реалізація, написана мовою програмування JavaScript з допомогою платформи Node.js. Відповідно, середовище, в якому було досліджено задачу, – браузер: процес навчання з цим типом нейронних мереж проходить швидко, і тому багато ресурсів не потрібно. Головними «стовпами» роботи програмної реалізації були два алгоритми: алгоритм роботи ансамблю нейронних мереж та алгоритм роботи ймовірнісних нейронних мереж. В якості набору даних для розпізнавання було взято набір MNIST – велика база даних зображень рукописних цифр від 0 до 9. У підсумку, внаслідок досліджень розробленого методу для розпізнавання рукописного тексту з допомогою ансамблю на основі ймовірнісних нейронних мереж, було реалізовано ефективну програмну реалізацію методу з достатньо високою точністю. Таким чином, ми вважаємо, що вищезазначений напрямок є перспективним для подальших досліджень, а також аналізу. Пояснювальна записка включає: 93 сторінки, 37 ілюстрацій, 17 таблиць, 20 використаних джерел, 2 додатки. Ключові слова: «МУДРІСТЬ НАТОВПУ», ЙМОВІРНІСНА НЕЙРОННА МЕРЕЖА, ФОРМУВАННЯ «ВИПАДКОВОЇ ВИБІРКИ З ПОВТОРЕННЯМИ», АНСАМБЛЬ НА ОСНОВІ НЕЙРОПОДІБНИХ СТРУКТУР, ТЕОРЕМА КОНДОРСЕ, РОЗПІЗНАВАННЯ РУКОПИСНИХ СИМВОЛІВ, ВИСОКА ДИСПЕРСІЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ, МЕТОД ВАРІАЦІЇ НАБОРУ ДАНИХ.