Key points are not available for this paper at this time.
التقييم الذاتي هو طريقة شائعة الاستخدام في عملية التعرف الحقيقية. بشكل عام، يمكن العثور على ضبابيتين في معلومات التقييم، وهما القيم التي يجب إعطاؤها لوصف المعلومات بالكامل وكيفية تمييز القيم المختلفة. يمكن لمجموعة الضبابية المحتملة المترددة التي تم تطويرها مؤخرًا معالجة هذه القضايا بشكل مثالي. في هذه المقالة، نقترح شبكة الأعصاب التلافيفية الثنائية الضبابية (DF-CNN) من خلال دمج خوارزمية الشبكة العصبية الساخنة داخل بيئة الضبابية المحتملة المترددة، ثم استخدامها في عملية التعرف على الصور المكتوبة بخط اليد بشكل عملي. بالنسبة إلى هذه الشبكة الجديدة DF-CNN، نقدم العملية الحسابية الكاملة بما في ذلك الانتشار الأمامي، والانشار الخلفي، وحسابات تحديث المعلمات. كما تعطى خوارزمية تحسين DF-CNN لاشتقاق نتائجها المثلى. أخيرًا، نطبق DF-CNN وخوارزمية تحسينها للتعامل مع قضية حقيقية، وهي التعرف على صورة الأرقام المكتوبة بخط اليد. توضح العملية الحسابية والمقارنة تمامًا جدوى وفعالية النموذج والخوارزمية الجديدة المقترحة.
درس زو وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.