Reconhecimento de cartas manuscritas com redes neurais

A forma resumida é dada apenas como segue. Redes neurais que podem reconhecer 36 caracteres alfanuméricos manuscritos são estudadas. Letras de linha fina, em matrizes binárias de 32*32, são usadas como o padrão de entrada. O sistema é construído a partir de duas unidades principais, uma unidade de pré-processamento de três camadas e uma unidade de reconhecimento. A tolerância a deslocamentos, escalas e deformações no reconhecimento é fornecida através do reprocessamento. Três paradigmas de aprendizagem, incluindo uma aprendizagem por retropropagação de erro, uma aprendizagem de perceptron simples e uma aprendizagem competitiva, são examinados e comparados.