В результаті розробки дипломного проекту була створена двошарова нейронна мережа, яка визначає клас фігури на поданому зображенні. Навчена нейронна мережа може розпізнавати рукописний або друкований текст, що дає широкі можливості з використання мережі. Розроблена система є кроссплатформенною, може бути запущена на будь-якій платформі, що підтримує компілятори С + +. НЕЙРОННА МЕРЕЖА, БАГАТОШАРОВИЙ ПЕРСЕПТРОН, АЛГОРИТМ НАВЧАННЯ, ЗВОРОТНЬОГО ПОШИРЕННЯ ПОМИЛКА, ТОЧНІСТЬ With the development of the diploma project was created by a two-layer neural network to define the class figures submitted to the image. Trained neural network can recognize handwritten or typed text that provides ample opportunities to use the network. The developed system is cross-platform, can be run on any platform that supports C + + compilers. NEURAL NETWORK, MULTILAYER PERCEPTRON, THE LEARNING ALGORITHM, BACKPROPAGATION, ACCURACY
