Как устроены алгоритмы машинного обучения для распознавания математических выражений?

Алгоритмы машинного обучения для распознавания математических выражений основаны на использовании искусственных нейронных сетей (ИНС). 1 Они представляют собой математическую модель, описываемую с помощью программного кода и строящуюся на основе принципов организации и функционирования реальных биологических нейронных сетей. 1

Обучение ИНС для распознавания математических выражений может происходить в двух основных направлениях: 1

1. С учителем. 1 Для распознавания образов используется выборка с существующими ответами на вопрос, какие именно объекты присутствуют на изображении. 1 Нейронным сетям на вход подаются эти данные, в результате чего происходит вычисление ошибок и сравнение входных значений с выходными. 1 Относительно степени и характера несоответствия ИНС корректируются и дорабатываются, подстраивая работу под верные ответы и минимизируя ошибки. 1
2. Без учителя. 1 Отсутствует обучающая выборка. 1 Перед нейронными сетями представлена задача нахождения заранее не известных объектов и действий. 1 В данном случае ИНС самостоятельно пытается найти закономерности в данных, извлекая и производя анализ признаков. 1

Общий алгоритм работы ИНС в распознавании математических выражений включает следующие этапы: 1

1. Сбор данных и их первичная обработка. 5
2. Сегментация выражения на отдельные символы. 5
3. Распознавание индивидуальных символов. 5
4. Распознавание структурной организации математического выражения. 5