Статья

В статье поднимается проблема распознавания рукописного и печатного текста, приводятся примеры алгоритмов, используемых в задачах машинного зрения. Подробно рассматриваются особенности построения архитектуры и обучения сверточных нейронных сетей – яркого представителя семейства методов глубокого обучения. Глубокое обучение – одна из наиболее интересных сфер машинного зрения на сегодняшний день. Методы глубокого обучения позволяют извлекать высокоуровневые абстрактные признаки из данных. Рассматривается прямое распространение сигнала и обратное распространение ошибки во время обучения в сверточной нейронной сети. Приводятся математические формулы и изображения, демонстрирующие наглядное работу сверточной сети.