Andere Kunden interessierten sich auch für
![Proektirowanie fil'trow s konechnym impul'snym otklikom (Fir) s pomosch'ü nejronnoj seti]( "Proektirowanie fil'trow s konechnym impul'snym otklikom (Fir) s pomosch'ü nejronnoj seti")
Proektirowanie fil'trow s konechnym impul'snym otklikom (Fir) s pomosch'ü nejronnoj seti13,99 €![Raspoznawanie rukopisnyh cifr dewanagari s pomosch'ü nejronnoj seti]( "Raspoznawanie rukopisnyh cifr dewanagari s pomosch'ü nejronnoj seti")
Raspoznawanie rukopisnyh cifr dewanagari s pomosch'ü nejronnoj seti13,99 €![Intellektual'naq sistema uprawleniq tehnologicheskim processom na osnowe nejronnoj seti]( "Intellektual'naq sistema uprawleniq tehnologicheskim processom na osnowe nejronnoj seti")
Intellektual'naq sistema uprawleniq tehnologicheskim processom na osnowe nejronnoj seti13,99 €![Drossel'nyj regulqtor dlq kompressora na osnowe nejronnoj seti]( "Drossel'nyj regulqtor dlq kompressora na osnowe nejronnoj seti")
Drossel'nyj regulqtor dlq kompressora na osnowe nejronnoj seti29,99 €![Entwurf einer optischen Zeichenerkennung mit Hilfe eines neuronalen Netzes]( "Entwurf einer optischen Zeichenerkennung mit Hilfe eines neuronalen Netzes")
Entwurf einer optischen Zeichenerkennung mit Hilfe eines neuronalen Netzes60,90 €![Conception de la reconnaissance optique de caractères à l'aide d'un réseau neuronal]( "Conception de la reconnaissance optique de caractères à l'aide d'un réseau neuronal")
Conception de la reconnaissance optique de caractères à l'aide d'un réseau neuronal39,99 €![Progettazione del riconoscimento ottico dei caratteri mediante rete neurale]( "Progettazione del riconoscimento ottico dei caratteri mediante rete neurale")
Progettazione del riconoscimento ottico dei caratteri mediante rete neurale39,99 €
Opticheskoe raspoznawanie simwolow (OCR) s ispol'zowaniem nejronnyh setej - äto rewolücionnaq tehnologiq, pozwolqüschaq awtomaticheski izwlekat' text iz izobrazhenij. Blagodarq ispol'zowaniü arhitektur glubokogo obucheniq, takih kak konwolücionnye nejronnye seti (CNN), i rekurrentnyh setej, takih kak modeli s dolgowremennoj pamqt'ü (LSTM), sistemy OCR mogut äffektiwno obrabatywat' slozhnye wizual'nye dannye i tochno transkribirowat' ih w mashinochitaemyj text. Jetot process wklüchaet w sebq obuchenie nejronnoj seti na pomechennyh parah izobrazhenie-text, chto pozwolqet ej izuchat' slozhnye patterny i struktury, prisuschie simwolam i slowam. V hode iteratiwnogo obucheniq i prowerki model' OCR sowershenstwuet swoü sposobnost' raspoznawat' text s ispol'zowaniem razlichnyh shriftow, qzykow i stilej. Posle obucheniq äti modeli mozhno ispol'zowat' w razlichnyh prilozheniqh - ot ocifrowki istoricheskih dokumentow do powysheniq dostupnosti dlq lüdej s oslablennym zreniem, chto znamenuet soboj znachitel'nyj progress w oblasti obrabotki informacii i obespecheniq dostupnosti.