No abstract

У даній роботі розглянуто декілька варіантів архітектури згорткових нейронних мереж для розпізнавання ізольованих рукописних українських символів та цифр, які були навчені з використанням синтетичного набору даних, побудованого на базі набору рукописних шрифтів та друкованих курсивних шрифтів. Зіставлення результатів розпізнавання кількох варіантів зображень, що містять рукописні літери та цифри, за допомогою нейронних мереж з різною архітектурою показало, що збільшення кількості верстатів згортання веде до зменшення частоти помилкового розпізнавання символів. Із числа розглянутих варіантів найкращі результати розпізнавання забезпечила модель, що включає 13 згорткових і 3  щільні шари. Крім того, на результати розпізнавання, що досягаються, помітно впливає обсяг навчальної вибірки.