Сравнение различных алгоритмов обучения многослойного персептрона при решении задач распознавания латинских букв

Abstract

В выпускной квалификационной работе разработанаавтоматизированная система распознавания латинских букв с применением многослойного персептрона.Целью данной работы является автоматизация процесса распознавания латинских букв многослойным персептроном, исследование способности многослойного персептрона к распознаванию, обученного с помощью различных алгоритмов обучения. В рамках работы проведен анализ предметной области, моделей нейронных сетей, применяемых для решения задачи распознаваниялатинских букв. Помимо этого, было произведено обоснование выбора модели нейронной сети, изучены различные методы обучения и инициализации нейронных сетей, исследовано применение многослойного персептрона для решения задачи распознавания латинских букв. Разработанная автоматизированная система позволяет сохранять созданную нейронную сеть в отдельные файлы для последующей ее загрузки, реализованы различные алгоритмы обучения нейронной сети. Разработанная система реализует функции создания и обучения многослойного персептрона