Как можно использовать алгоритмы машинного обучения для распознавания математических формул?

Алгоритмы машинного обучения позволяют автоматически распознавать математические формулы на изображениях или в текстовых данных. nagoroh.ru

Процесс включает несколько этапов: libeldoc.bsuir.by

1. Сегментация изображения. libeldoc.bsuir.by Используется для получения отдельных математических символов и обозначений. libeldoc.bsuir.by
2. Распознавание. libeldoc.bsuir.by Позволяет классифицировать полученные в результате сегментации символы. libeldoc.bsuir.by
3. Структурный анализ. libeldoc.bsuir.by Исследует пространственные связи между символами, чтобы определить наиболее вероятную взаимосвязь отдельных символов, из которой в конечном итоге будет воспроизведена формула. libeldoc.bsuir.by

Для распознавания математических формул используют искусственные нейронные сети. cyberleninka.ru Есть два основных направления обучения: машинное обучение с учителем и без учителя: cyberleninka.ru

• Обучение с учителем. cyberleninka.ru Для распознавания образов используется выборка с существующими ответами на вопрос, какие именно объекты присутствуют на изображении. cyberleninka.ru Нейронным сетям на вход подаются эти данные, в результате чего происходит вычисление ошибок и сравнение входных значений с выходными. cyberleninka.ru
• Обучение без учителя. cyberleninka.ru Отсутствует обучающая выборка. cyberleninka.ru Перед нейронными сетями представлена задача нахождения заранее не известных объектов и действий. cyberleninka.ru В этом случае нейросеть самостоятельно пытается найти закономерности в данных, извлекая и производя анализ признаков. cyberleninka.ru

Некоторые системы, основанные на алгоритмах машинного обучения для распознавания математических формул: PaddleOCR, Pix2Tex, MathPix и UniMERNet. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai