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ss19:neue_fragen
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ss19:neue_fragen [2019/09/03 12:34] noah-savgu-2000 angelegt |
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| - | ===Neue Fragen=== | + | zurück zu: [[Plan]] |
| - | * Wie kann man ein CNN, das auf Zahlenerkennung angelegt ist, auf die Buchstabenerkennung expandieren? | + | ===Neue und noch stehende Fragen=== |
| - | * Wie kann man das Bildformat von Datensätzen anpassen, sodass es die gleiche Pixelgröße wie ein anderer bereits angewendeter Datensatz nutzt? (Bsp. 40x40 zu 28x28) | + | |
| - | * Wie kann man auf ein CNN eingreifen, sodass sich die Fehlerrate verkleinert, wodurch ein effizienteres Programm erstellt werden kann? | + | * Wie kann man ein CNN, das auf Zahlenerkennung angelegt ist, auf die Buchstabenerkennung expandieren? |
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| + | * Wie kann man das Bildformat von Datensätzen anpassen, sodass es die gleiche Pixelgröße wie ein anderer bereits angewendeter Datensatz nutzt? (Bsp. 40x40 zu 28x28) | ||
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| + | * Wie kann man auf ein CNN eingreifen, sodass sich die Fehlerrate verkleinert, wodurch ein effizienteres Programm erstellt werden kann? | ||
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| + | * Wie kann man Leerzeichen erkennen, bzw. erkennen, dass ein Wort endet? | ||
| + | Antwort: Eine Lösung ist eventuell das n-Gram-Modell, das die Wahrscheinlichkeit für jedes mögliche folgende Zeichen berechnet. | ||
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| + | * Wie erkennen wir in Schreibschrift geschriebene Wörter, bzw. sich überlappende Buchstaben? Und wie schaffen wir es, falsche Lücken zwischen Buchstaben zu ignorieren? | ||
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| + | * Wie erkennen und begradigen wir kursiv, bzw. schräg geschriebene Buchstaben? | ||
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| + | * Wie erkennen wir fehlerhaft erkannte Wörter und berichtigen diese? | ||
| + | Antwort: Wir könnten jedes Wort mit einer vollständigen Wortliste und der Vorkommenshäufigkeit jeden Wortes abgleichen. Auch hier könnte das n-gram-Modell helfen | ||
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| + | * Wie erkennen wir das Format und übertragen dieses in den exportierten Text? | ||
ss19/neue_fragen.1567506875.txt.gz · Zuletzt geändert: 2019/09/03 12:34 von noah-savgu-2000
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