Мета дипломної роботи: вивчити теоретичні основи методів та алгоритмів навчання нейронних мереж, розробити нейронну мережу для розпізнавання текстових зображень, дослідити ефективність нейронної мережі в задачі розпізнавання зображень текстових символів у присутності шуму та без його впливу. У результаті виконання дипломної роботи були досліджені градієнтні методи навчання нейронних мереж, проведена оцінка їх ефективності в залежності від складності мережі, отримані кількісні показники ефективності розпізнавання текстових зображень. НЕЙРОННА МЕРЕЖА, ЦИФРОВА ОБРОБКА ЗОБРАЖЕНЬ, MATLAB, НЕЙРОН, ГРАДІЄНТ, АЛГОРИТМ НАВЧАННЯ, ФУНКЦІЯ АКТИВАЦІЇ, СИМУЛЯЦІЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ Цель дипломной работы: изучить теоретические основы методов и алгоритмов обучения нейронных сетей, разработать нейронную сеть для распознавания текстовых изображений, исследовать эффективность нейронной сети в задаче распознавания изображений текстовых символов в присутствии шума и без его влияния. В результате выполнения дипломной работы были исследованы градиентные методы обучения нейронных сетей, проведена оценка их эффективности в зависимости от сложности сети, получены количественные показатели эффективности распознавания текстовых изображений. НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, MATLAB, НЕЙРОН, ГРАДИЕНТ, АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ, ФУНКЦИЯ АКТИВАЦИИ, СИМУЛЯЦИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
