Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Timsollarni tanib olish tizimlarida “perseptron” tushunchasi?
Naqshlarni aniqlash tizimlarida perseptron - bu nazorat ostida o'rganish uchun ishlatiladigan sun'iy neyron tarmoq turi. Bu ikkilik tasniflash muammolari uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan oddiy algoritm bo'lib, maqsad kirish ma'lumotlar to'plamini ikkita sinfga ajratishdir.
Perseptron algoritmi kirish tugunlari, og'irliklar to'plami va chiqish tugunlaridan iborat. Kirish tugunlari kirish ma'lumotlarini oladi va og'irliklar har bir kirish xususiyatiga qiymat belgilash uchun ishlatiladi. Chiqish tugunlari odatda 1 yoki -1 sifatida ifodalanadigan ikkilik chiqishni ishlab chiqaradi, bu kirish ma'lumotlarining taxmin qilingan sinfiga mos keladi.
O'quv bosqichida perseptron algoritmi kirish xususiyatlarining og'irligini bashorat qilingan chiqish va kirish ma'lumotlarining haqiqiy klassi o'rtasidagi farqni minimallashtiradigan tarzda moslashtiradi. Bu jarayon perseptron o'quv ma'lumotlarining ko'p qismini to'g'ri tasniflay olmaguncha bir necha marta takrorlanadi.
Perseptron algoritmi chiziqli modeldir, ya'ni u ma'lumotlarni chiziqli chegara yordamida ajratadi, uni giper tekislik bilan ifodalash mumkin. U faqat chiziqli bo'linadigan ma'lumotlarni tasniflashi mumkin, ya'ni chiziqli bo'lmagan qaror chegaralarini talab qiladigan muammolarni hal qila olmaydi.
Perseptronlar naqshni aniqlash uchun ishlatiladigan birinchi algoritmlardan biri bo'lib, nutqni aniqlash, tasvirni tahlil qilish va tabiiy tilni qayta ishlash kabi turli xil ilovalarda keng qo'llanilgan. Ular chiziqli bo'lmagan tasniflash muammolarini hal qila oladigan ko'p qatlamli perseptronlar kabi yanada rivojlangan algoritmlarga asos soldi.

Timsollarni tanib olish tizimlarida statistik usullardan foydalaniladimt yoki mantiqiy algebra usullaridan foydalaniladimi?
Naqshlarni aniqlash tizimlarida statistik usullar ham, mantiqiy algebra usullari ham qo'llaniladi.
Statistik usullar ma'lumotlarning ehtimollik taqsimotini modellashtirish va ushbu model asosida ma'lumotlar haqida xulosa chiqarish uchun ishlatiladi. Ushbu usullar, ayniqsa, ma'lumotlar shovqinli yoki noaniq bo'lsa foydalidir. Namunalarni aniqlashda keng qo'llaniladigan statistik usullarga Bayes usullari, maksimal ehtimollikni baholash va qarorlar nazariyasi kiradi.
Mantiqiy algebra usullari esa matematik mantiq va to‘plamlar nazariyasiga asoslanadi. Ushbu usullar mantiqiy ifodalar yordamida ma'lumotlardagi naqsh va munosabatlarni ifodalash va ushbu mantiqiy ifodalar asosida ma'lumotlar haqida xulosa chiqarish uchun ishlatiladi. Naqshlarni aniqlashda keng qo'llaniladigan mantiqiy algebra usullariga qarorlar daraxtlari, qoidalarga asoslangan tizimlar va loyqa mantiq kiradi.
Ba'zi naqshlarni aniqlash usullari statistik va mantiqiy algebra usullarining kombinatsiyasidan foydalanadi, masalan, vektorni qo'llab-quvvatlash mashinasi (SVMs) qarorlar chegarasini optimallashtirish uchun statistik o'rganish nazariyasidan foydalanadigan usul va u shuningdek, bashorat qilish uchun mantiqiy algebra usullaridan foydalanadi. qaror chegarasi.
Xulosa qilib aytganda, naqshni aniqlash tizimlarida statistik usullar ham, mantiqiy algebra usullari ham qo'llaniladi. Statistik usullar ma'lumotlarning ehtimollik taqsimotini modellashtirish va ushbu model asosida ma'lumotlar haqida xulosa chiqarish uchun ishlatiladi. Mantiqiy algebra usullari matematik mantiq va to'plamlar nazariyasiga asoslanadi va mantiqiy ifodalar yordamida ma'lumotlardagi naqsh va munosabatlarni ifodalash va ushbu mantiqiy ifodalar asosida ma'lumotlar haqida xulosa chiqarish uchun ishlatiladi. Ba'zi naqshlarni aniqlash usullari statistik va mantiqiy algebra usullarining kombinatsiyasidan foydalanadi.