Исследование возможности применения бинарных диаграмм решений для распознавания текста Курсовая работа студента 445 группы Зубаревича Дмитрия Научный руководитель:к.ф.-м.н., - презентация

1 Исследование возможности применения бинарных диаграмм решений для распознавания текста Курсовая работа студента 445 группы Зубаревича Дмитрия Научный руководитель:к.ф.-м.н., доцент кафедры информатики Бугайченко Д.Ю.

2 Цель работы Исследовать возможность применения искусственного нейрона, созданного на основе бинарных диаграмм решений, для задачи распознавания текста. Задачи: Создание библиотеки для построения ИНС, использующих БДР Выявление подходящей структуры ИНС

3 Бинарные диаграммы решений Кодирование объекта графовой структурой Медленный рост графа при наличии закономерностей в объекте Операции за полиномиальное время от размера графовых кодировок операндов Аппроксимация функций, путем кодирования таблицы значений

4 Нейрон на основе БДР Что требуется: Положительная реакция на некоторые точки Возможность оценки реакции Способ решения: Хорошие точки поместить в множество Построить функцию, вычисляющую расстояние до множества Реакция нейрона на точку – расстояние от этой точки до множества хороших точек

5 Архитектура CUDD BDDFunctions BddNeuron BddNeuronJ NeuroLab Пакет решающих диаграмм – Colorado University Decision Diagram Package Библиотека, предоставляющая гибкий объектно-ориентированный C++ интерфейс Библиотека, реализующая нейрон, основанный на решающих диаграммах Java-обертка для библиотеки BddNeuron Библиотека для создания и тестирования НС, использующих нейрон, основанный на БДР

6 Простейшая схема Один нейрон на один символ Поиск минимума среди расстояний Модельная задача для печатных символов

7 Простейшая схема Реальная задача для рукописных символов Отсутствие динамики роста качества распознавания

8 Разрешение конфликтов Проблема: Похожие символы конфликтуют Решение: Анализ характерности битов для символа Обучение пары нейронов, с взвешенным расстоянием Схемы применения: Матричная – разрешение конфликтов для всех возможных сочетаний пар символов Динамическая – определяет свою структуру, в процессе обучения: o Первый слой – простейшая схема o Каждый последующий слой – пара нейронов, разрешающих конфликты

9 Итоги Повышена гибкость архитектуры Оптимизированы затраты памяти Создана java-обёртка Создана библиотека для построения и тестирования ИНС, использующих БДР Проведено тестирование для распознавания печатных цифр и букв, рукописных цифр Оптимизирована скорость обучения Добавлена возможность взвешивания функций расстояния