Сверточная нейронная сеть для распознавания слов в базах данных
5 000 руб. за проект
Основная идея проекта - создать простую CNN с 1-2 сверточными слоями, которая сможет распознавать совпадения слов из разных баз данных.
У меня есть файл .csv с разными названиями из баз данных в верхнем регистре , которые содержат буквы латинского алфавита, кириллицу и цифры (пример: ZIEB_342TI_90837; IRON_SURV23 и т. Д.).
На первом этапе требуется создать массив данных, включающий в себя 26 букв латинского алфавита, 33 букв кириллицы и цифры от 0 до 9 и пронумеровать каждый символ по порядку (должно получиться 68 полей).
Длина каждого названия берется не более 50 символов.
Это делается для того, чтобы каждый символ в слове сравнивался с символом в массиве, и при совпадении зажигался соответствующий нейрон (например, в названии DUSX4359 первая буква D, в массиве она пронумерована цифрой 4 , что означает, что для первой буквы данного слова зажигается четвертый нейрон, а все остальные - нули), и это происходит для каждого последующего символа, так что на вход нейронной сети подается вектор 50 * (33 + 26 + 10).
Ну а далее простая сверточная нейронная сеть обучается на этих данных.
У меня есть файл .csv с разными названиями из баз данных в верхнем регистре , которые содержат буквы латинского алфавита, кириллицу и цифры (пример: ZIEB_342TI_90837; IRON_SURV23 и т. Д.).
На первом этапе требуется создать массив данных, включающий в себя 26 букв латинского алфавита, 33 букв кириллицы и цифры от 0 до 9 и пронумеровать каждый символ по порядку (должно получиться 68 полей).
Длина каждого названия берется не более 50 символов.
Это делается для того, чтобы каждый символ в слове сравнивался с символом в массиве, и при совпадении зажигался соответствующий нейрон (например, в названии DUSX4359 первая буква D, в массиве она пронумерована цифрой 4 , что означает, что для первой буквы данного слова зажигается четвертый нейрон, а все остальные - нули), и это происходит для каждого последующего символа, так что на вход нейронной сети подается вектор 50 * (33 + 26 + 10).
Ну а далее простая сверточная нейронная сеть обучается на этих данных.
Отзывы
Работать с Владимиром очень понравилось - подробно обсудили тз и все особенности задачи. В процессе выполнения всегда находился на связи и качественно реализовал требуемый алгоритм. Видно что человек разбирается в том, что делает. Всем очень рекомендую!
3 года
назад
В заказе есть исполнитель
При переводе заказа из архивного в актуальный, текущий исполнитель будет снят с задачи.
Выберите тип сделки
С безопасной сделкой вы всегда сможете вернуть средства, если что-то пойдет не так. С простой сделкой вы самостоятельно договариваетесь с исполнителем об оплате и берете на себя решение конфликтов.