論文の概要: NeuroWrite: Predictive Handwritten Digit Classification using Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01022v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 06:29:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 14:25:02.426585
• Title: NeuroWrite: Predictive Handwritten Digit Classification using Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: NeuroWrite: ディープニューラルネットワークを用いた予測手書きディジット分類
• Authors: Kottakota Asish, P. Sarath Teja, R. Kishan Chander, Dr. D. Deva Hema
• Abstract要約: 我々は,深層ニューラルネットワークを用いて手書き桁の分類を予測するユニークな方法であるNeuroWriteを紹介する。 本モデルは手書き文字の識別と分類において優れた精度を示す。 NeuroWriteは、ディープニューラルネットワークベースの手書き桁認識のためのバーを上げるための有望な方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid evolution of deep neural networks has revolutionized the field of machine learning, enabling remarkable advancements in various domains. In this article, we introduce NeuroWrite, a unique method for predicting the categorization of handwritten digits using deep neural networks. Our model exhibits outstanding accuracy in identifying and categorising handwritten digits by utilising the strength of convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs).In this article, we give a thorough examination of the data preparation methods, network design, and training methods used in NeuroWrite. By implementing state-of-the-art techniques, we showcase how NeuroWrite can achieve high classification accuracy and robust generalization on handwritten digit datasets, such as MNIST. Furthermore, we explore the model's potential for real-world applications, including digit recognition in digitized documents, signature verification, and automated postal code recognition. NeuroWrite is a useful tool for computer vision and pattern recognition because of its performance and adaptability.The architecture, training procedure, and evaluation metrics of NeuroWrite are covered in detail in this study, illustrating how it can improve a number of applications that call for handwritten digit classification. The outcomes show that NeuroWrite is a promising method for raising the bar for deep neural network-based handwritten digit recognition.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの急速な進化は、機械学習の分野に革命をもたらし、様々な領域で顕著な進歩を可能にした。 本稿では,深層ニューラルネットワークを用いて手書き桁の分類を予測するユニークな方法であるNeuroWriteを紹介する。 本モデルは,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)の強度を利用した手書き桁の同定と分類において,優れた精度を示す。 本稿では、NeuroWriteで使用されるデータ作成方法、ネットワーク設計、およびトレーニング方法について、徹底的に検討する。 最先端の技術を導入することで,neurowriteがmnistなどの手書き文字データセットにおいて,高い分類精度と堅牢な一般化を実現する方法を示す。 さらに,デジタル化された文書の数値認識,署名検証,自動郵便コード認識など,実世界の応用の可能性についても検討する。 NeuroWriteは、その性能と適応性から、コンピュータビジョンとパターン認識に有用なツールであり、この研究でNeuroWriteのアーキテクチャ、トレーニング手順、評価指標を詳細に取り上げ、手書き桁分類と呼ばれる多くのアプリケーションを改善する方法について説明している。 その結果、ニューロライトはディープニューラルネットワークに基づく手書き文字認識のバーを上げる有望な方法であることが示された。

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