Принцип работы современных нейронных сетей в сфере распознавания текстов заключается в способности к обучению и самообучению. 25

Общий алгоритм работы систем распознавания текстов: 4

1. Нахождение содержащей текст области и её локализация. 4
2. Предварительное улучшение качества и бинаризация локализованной области. 4
3. Выявление структуры обнаруженного блока текста и определение порядка чтения. 4
4. Сегментация текстового массива на слова, строки и символы. 4
5. Создание признакового описания всех символов. 4
6. Распознавание каждого отдельного символа. 4
7. Проведение словарной проверки. 4

Некоторые этапы работы нейронных сетей в сфере распознавания текстов:

• Предобработка данных. 3 Текст упрощают, убирают из него все нерелевантные элементы и приводят к стандартизированному виду. 3
• Векторизация. 3 Текст преобразуют в числовые векторы. 3
• Обучение. 3 Нейронная сеть обучается на преобразованных текстовых данных. 3 В процессе обучения сеть корректирует свои веса и параметры для минимизации ошибки предсказания. 3
• Инференс. 3 После обучения модель может использоваться для выполнения задач, связанных с текстом, таких как классификация, генерация текста или анализ настроений. 3

Нейросети не создают уникальные результаты, поскольку они действуют только на основе уже имеющегося опыта. 5 Чем больше опыта у нейросети, тем точнее будут результаты, которые она выдаёт. 5