Show simple item record

dc.contributor.advisorΠαπασαλούρος, Ανδρέαςel_GR
dc.contributor.authorΠλατανίτη, Δήμητραel_GR
dc.coverage.spatialΣάμοςel_GR
dc.date.accessioned2023-03-29T11:34:44Z
dc.date.available2023-03-29T11:34:44Z
dc.date.issued2022-07-01
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11610/25013
dc.description.abstractΣτη γλώσσα Braille, την οποία διαβάζουν τα άτομα με προβλήματα όρασης, τα σύμβολα για την τελεία και την υποδιαστολή είναι διαφορετικά. Στα μαθηματικά κείμενα το σύμβολο για τα δύο παραπάνω είναι το ίδιο (.). Δεδομένου ότι η εύρεση σαφών κανόνων για την αυτόματη αναγνώριση της σημασίας του συμβόλου της τελείας είναι δύσκολη, στο πλαίσιο αυτής της εργασίας, για την επίλυση του παραπάνω προβλήματος, μελετήθηκε η εφαρμογή τεχνικών μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα, τόσο σε θεωρητικό όσο και σε πρακτικό επίπεδο. Για την πραγμάτωση του σκοπού μας, αρχικά έγινε μία εισαγωγή σε βασικές έννοιες της μηχανικής μάθησης και των τεχνητών νευρωνικών δικτύων. Στη συνέχεια, παρουσιάστηκαν σε βάθος τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα, ο τρόπος λειτουργίας, οι τεχνικές εκπαίδευσης, οι επεκτάσεις καθώς και οι εφαρμογές τους σε διάφορους τομείς για τις σημερινές ανάγκες του ανθρώπου. Έπειτα, αναφέρεται το πρόβλημα που αντιμετωπίζεται στα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα και η αντιμετώπισή του με χρήση των δικτύων μακράς βραχύχρονης μνήμης. Με εφόδιο αυτές τις γνώσεις αναπτύσσεται ο κώδικας ο οποίος ταξινομεί τα δεδομένα εισόδου, δηλαδή χαρακτήρες και σημεία στίξης, σε τρεις κατηγορίες: τελεία, υποδιαστολή και λοιπούς χαρακτήρες, με ακρίβεια που φτάνει το 93.33%. Τέλος, γίνεται ανάλυση του κώδικα αυτού και των αποτελεσμάτων που δίνει.el_GR
dc.format.extent89 σ.el_GR
dc.language.isoel_GRel_GR
dc.rightsDefault License
dc.subjectμηχανική μάθησηel_GR
dc.subjectτεχνητή νοημοσύνηel_GR
dc.subjectταξινόμησηel_GR
dc.subjectεποπτευόμενη μάθησηel_GR
dc.subjectεπαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυαel_GR
dc.subjectδίκτυα μακράς βραχύχρονης μνήμηςel_GR
dc.subjectmachine learningen_US
dc.subjectartificial intelligenceen_US
dc.subjectclassificationen_US
dc.subjectsupervised learningen_US
dc.subjectrecurrent neural networksen_US
dc.subjectlong short term networksen_US
dc.subject.lcshMachine learningen_US
dc.subject.lcshArtificial intelligenceen_US
dc.subject.lcshSupervised learning (Machine learning)en_US
dc.subject.lcshNeural networks (Computer science)en_US
dc.titleΑναγνώριση της σημασίας συμβόλων σε μαθηματικά κείμενα με χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησηςel_GR
dcterms.accessRightsfreeel_GR
dcterms.rightsΠλήρες Κείμενο - Ελεύθερη Δημοσίευσηel_GR
heal.typemasterThesisel_GR
heal.recordProvideraegeanel_GR
heal.committeeMemberNameΤσολομύτης, Αντώνιοςel_GR
heal.committeeMemberNameΚορνάρος, Χαράλαμποςel_GR
heal.academicPublisherΠανεπιστήμιο Αιγαίου - Σχολή Θετικών Επιστημών - Τμήμα Μαθηματικώνel_GR
heal.academicPublisherIDaegeanel_GR
heal.fullTextAvailabilitytrueel_GR
dc.contributor.departmentΣπουδές στα Μαθηματικάel_GR


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record