Как нейронные сети применяются в распознавании речи и рукописных символов?

Нейронные сети применяются в распознавании речи и рукописных символов благодаря способности анализировать последовательности символов и адаптироваться к различным стилям письма. 1

В распознавании речи для обучения сетей в задачах, где отсутствует явное соответствие между входными и выходными данными, используется метод выравнивания временных последовательностей (CTC). 1 Модель рекуррентной нейронной сети, обученная с применением CTC, выдаёт вероятности для каждого символа на каждой временной метке. 1 Затем эти вероятности декодируются в конечную строку текста, что устраняет проблемы с выравниванием входов и выходов. 1

В распознавании рукописных символов нейронные сети используют, например, для автоматического преобразования изображений с рукописным текстом в читаемый цифровой формат. 1 Система распознавания представляет собой сложную структуру из различных подсистем: разделения входного изображения на текст и картинки, выделения абзацев, строк и символов для дальнейшей обработки. 2

Один из способов распознавания рукописного текста — разбивание текста на сегменты. 2 Текст первоначально разбивается на слова, представляющие отдельные сегменты, далее каждый сегмент анализируется, и в нём выделяются отдельные символы. 2 Если какой-либо символ не может быть однозначно идентифицирован, происходит общий анализ всех сегментов одного слова. 2

После того, как все символы и слова-сегменты будут распознаны, все сегменты складываются, и в итоге распознаётся весь исходный текст. 2