Выбор архитектуры нейронной сети обратного распространения для распознавания печатных символов

Abstract

В статье оценивается возможность применения нейронной сети обратного распространения для распознавания печатных символов. С помощью разработанной программной модели анализируется эффективность нейронной сети, использующей разные функции активации, распределение числа нейронов по слоям, подходы к формированию начального приближения весовых коэффициентов. На основе исследований выбрана архитектура нейронной сети, которая минимизирует ошибку распознавания.