Rozpoznávání ručně psaného textu pomocí hlubokých neuronových sítí

Abstract

Táto práca sa zaoberá problematikou rozpoznávania ručne písaného textu pomocou hlbokých neurónových sietí. Je zameraná na použitie metódy sequence to sequence pomocou enkóder-dekóder modelu. Jej súčasťou je aj návrh enkóder-dekóder modelu pre rozpoznávanie ručne písaného písma používajúceho transformer namiesto rekurentných neurónov a sada experimentov, ktoré na ňom boli vykonané.The work deals with the issue of handrwritten text recognition problem with deep neural networks. It focuses on the use of sequence to sequence method using encoder-decoder model. It also includes design of encoder-decoder model for handwritten text recognition using a transformer instead of recurrent neurons and a set of experiments that were performed on it.