TY - CHAP

T1 - Применение алгебраических байесовских сетей в задаче распознавания рукописных символов

AU - Вяткин, Артём Андреевич

PY - 2022

Y1 - 2022

N2 - Задачи машинного обучения в текущее время играют большую роль. В частности, есть проблема распознавания рукописного текста. Существуют модели, такие как, например, нейронные сети, способные по изображению одного рукописного символа получать вектор, характеризующий степень уверенности модели в том, какая буква или иной текстовой символ был изображен. При этом есть возможность учитывать соседние буквы и, на основе распространенности соответствующих буквенных паттернов, улучшать показания модели. Для решения такой задачи можно использовать, к примеру, вероятностные графические модели. Данная работа посвящена описанию применения к этой задаче подкласса вероятностных графических моделей — алгебраических байесовских сетей.

AB - Задачи машинного обучения в текущее время играют большую роль. В частности, есть проблема распознавания рукописного текста. Существуют модели, такие как, например, нейронные сети, способные по изображению одного рукописного символа получать вектор, характеризующий степень уверенности модели в том, какая буква или иной текстовой символ был изображен. При этом есть возможность учитывать соседние буквы и, на основе распространенности соответствующих буквенных паттернов, улучшать показания модели. Для решения такой задачи можно использовать, к примеру, вероятностные графические модели. Данная работа посвящена описанию применения к этой задаче подкласса вероятностных графических моделей — алгебраических байесовских сетей.

KW - алгебраические байесовские сети

KW - вероятностные графические модели

KW - фрагмент знаний

KW - распознавание рукописного текста

KW - машинное обучение

M3 - статья в сборнике

SP - 538

EP - 542

BT - Региональная информатика и информационная безопасность. : Сборник трудов. Выпуск 11

PB - Санкт-Петербургское Общество информатики, вычислительной техники, систем связи и управления

CY - СПб.

ER -