Аспиранты петербургского вуза Александр Сенов и Андрей Бояров разработали программу, благодаря которой можно исследовать любое рукописное произведение любого автора на любом языке.
Чтобы научить компьютер отличать почерк, математики Александр Сенов и Андрей Бояров использовали методику машинного обучения — искусственную нейронную сеть. Это модель, построенная в соответствии с теми же фундаментальными принципами, которые лежат в основе работы человеческого мозга, состоящего из 100 миллиардов нервных клеток и многих триллионов связей между ними.
— Искусственный нейрон — очень простой модуль, который выполняет очень простую математическую операцию (обычно это перемножение, суммирование и поиск максимальных значений), — объяснил Андрей Бояров. — То, что нейронов много, позволяет использовать входные данные для того, чтобы обучить программу аппроксимировать сложные нелинейные функции. Под аппроксимацией в данном контексте имеется в виду оценка функции: нейронная сеть обучается и таким образом строит оценку функции, с помощью которой порождались данные.
С помощью этого алгоритма Александру Сенову и Андрею Боярову совместно с сотрудниками Лаборатории по анализу и моделированию социальных процессов при СПбГУ удалось установить, что двухтомник Аль-Хитат (Описание Египта), находящийся в собрании Мичиганского университета — это не одна из многочисленных копий, как считалось ранее, а оригинал топографического описания Египта, написанный рукой историка XV века Такиюддина аль-Макризи.
trbiz.ruTrbiz.RU - Russian Novelty - Математики СПбГУ научили компьютер узнавать человеческий почерк
IFTTT
Комментариев нет:
Отправить комментарий