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.

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

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

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

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

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

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

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

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