Tasvirdagi matnlarni tanib olish uchun neyron tarmoqlari tashabbuskorliklari
Keywords:
neyron tarmoq, algoritm, rasm, tasvir, CNN, RNN, model arxitekturasiAbstract
Matnni aniqlash, shuningdek, optik belgilarni aniqlash sifatida ham tanilgan, bosma yoki qo’lda yozilgan matnni tahrirlash, qidirish va tahlil qilish oson bo’lgan raqamli formatga aylantiradi. Bu matn tasvirlarini tahlil qilishni va ulardagi belgilar va so’zlarni tanib olishni o’z ichiga oladi. Optik belgilarni aniqlash - bu hujjatlarni skanerlashga bo’lgan talab ortib borayotgani va ma’lumotlarni samarali va aniq yozib olish zarurati tufayli tez rivojlanayapti. Optik belgilarni aniqlash ko’plab sohalarda, jumladan bank, sog’liqni saqlash, hukumat va ta’limda muhim texnologiyaga aylandi. Optik belgilarni aniqlash bozoridagi ba’zi imkoniyatlarga quyidagilar kiradi: Katta ma’lumotlar tahlilining yuksalishi: Har kuni hosil bo’ladigan raqamli ma’lumotlar ortib borayotganligi sababli, optik belgilarni aniqlash tasvir va hujjatlar kabi tuzilmagan ma’lumotlar manbalaridan ma’lumotlarni skanerlashi va olishi mumkin. Mashinani o’rganish va chuqur o’rganish yutuqlari: optik belgilarni aniqlash ilg’or mashinani o’rganish algoritmlari va chuqur neyron tarmoqlar yordamida sezilarli darajada yaxshilanishi mumkin, bu aniqlik va samaradorlikni oshiradi.
References
Chjan, L.; Quyosh, L.; Li, V.; Chjan, J.; Cai, V.; Cheng, C.; Ning, X. Barmoq tomirlarini aniqlash uchun qisman eng kichik kvadratlar diskriminant tahliliga asoslangan qo’shma bayesian ramka. IEEE Sens. J. 2021 , 22 , 785-794. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
Ning, X.; Tian, V.; Yu, Z.; Li, V.; Bay, X.; Vang, Y. Hcfnn: Tasvirni tasniflash uchun yuqori tartibli qamrov funktsiyasi neyron tarmog’i. Shaklni tan olish. 2022 , 131 , 108873. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
Ning, X.; Tian, V.; U, F.; Bay, X.; Quyosh, L.; Li, W. Giper-kolbasa qamrovi funktsiyasi neyron modeli va tasvirni tasniflash uchun o’rganish algoritmi. Shaklni tan olish. 2023 , 136 , 109216. [ Google Scholar ] [ CrossRef ]
Chen, Z.; Silvestri, F.; Vang, J.; Chju, X.; Ahn, H.; Tolomei, G. Relax: O’zboshimchalik bilan bashorat qilingan modellar uchun mustahkamlovchi o’rganish agenti tushuntiruvchisi. Axborot va bilimlarni boshqarish boʻyicha 31st ACM xalqaro konferentsiyasi materiallarida, Atlanta, GA, AQSh, 2022 yil 17–22 oktyabr; 252–261-betlar. [ Google olimi ]
Vey, X.; Saha, D. Bilgan: Simsiz kanallardan neyron tarmoqlardan foydalangan holda kalitlarni yaratish. Simsiz xavfsizlik va mashinalarni o’rganish bo’yicha 2022 yilgi ACM seminari materiallarida, San-Antonio, TX, AQSh, 2022 yil 19 may; 45–50-betlar. [ Google olimi ]
