Implémentation d'un réseau de neurone covolutionnel CNN pour la reconnaissance automatique des mots manuscrits en arabe

Abstract

"Il existe beaucoup de types de réseaux de neurones chaque type étant développé pour un objectif particulier parmi ces types on a choisi les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et on a utilisé l’apprentissage profondeur pour la reconnaissance et la classification de mots manuscrits en langue arabe ou début on a utilisé MATLAB pour bien comprendre le CNN avec la base de donnée de chiffres manuscrits et après on a utilisé le langage Python pour la base de donnée de mots manuscrits en langue arabe, alors on a proposé des différents architectures. Les résultats obtenus ont montré sue le choix de l’architecture, la taille de filtres et le nombre d’époque ont une grande influence pour avoir des meilleurs résultats. Afin de vérifier les résultats nous avons fait un test de classification."