Search academic texts

Information × Registration Number 2120U009035, Article popup.category Бакалаврська робота Title Методи машинного навчання в задачах розпізнавання і класифікацій особливостей документів (AI translated) popup.author Мрозек Євген РомановичMrozek Yevhen Romanovych popup.publication 01-06-2020 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37365 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 65 с., 37 рис., 9 табл., 2 дод., 13 джерел. Мета роботи: навчити нейронну мережу для класифікації з прийнятною точністю при мінімальних об'ємах даних. Актуальність теми пов'язана з тим, що кількість і типів створених документів росте з кожним днем. Тому необхідні моделі які будуть автоматично перевіряти їх правильність. Об'єкт дослідження: скан-копії документів при укладенні договорів Предмет дослідження: нейронна мережа для розпізнавання і класифікацій особливостей документів. В якості підходу навчання нейронної мережі використовується передавальне навчання( transfer learning). Проведене порівняння звичайного навчання нейронної мережі та навчання з використання підходом передавального навчання в області комп'ютерного зору. Отримані результати: нейронна мережа, що класифікує документи за кількістю на них печаток. Thesis: 65 pp., 37 Fig., 9 Table., 2Appendix, 13 sources. Purpose: to teach the neural network to classify with acceptable accuracy with minimal dataset. The relevance of the topic is due to the fact that the number and types of created documents is growing every day. Therefore, models are needed that will automatically check their correctness. Object of research: scanned copies of documents of contracts Subject of research: neural network for recognition and classification of features of documents. Transfer learning is used as a neural network learning approach. A comparison of conventional neural network training and training using the approach of transfer learning in the field of computer vision. The results obtained: a neural network that classifies documents by the number of seals on them. popup.nrat_date 2025-11-05 Close