![](/images/graphics-bg.png)
On the Performance Improvement of Devanagari Handwritten Character Recognition
المؤلفون المشاركون
Singh, Pratibha
Verma, Ajay
Chaudhari, Narendra S.
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-02-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The paper is about the application of mini minibatch stochastic gradient descent (SGD) based learning applied to Multilayer Perceptron in the domain of isolated Devanagari handwritten character/numeral recognition.
This technique reduces the variance in the estimate of the gradient and often makes better use of the hierarchical memory organization in modern computers.
L2 -weight decay is added on minibatch SGD to avoid overfitting.
The experiments are conducted firstly on the direct pixel intensity values as features.
After that, the experiments are performed on the proposed flexible zone based gradient feature extraction algorithm.
The results are promising on most of the standard dataset of Devanagari characters/numerals.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Singh, Pratibha& Verma, Ajay& Chaudhari, Narendra S.. 2015. On the Performance Improvement of Devanagari Handwritten Character Recognition. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1052212
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Singh, Pratibha…[et al.]. On the Performance Improvement of Devanagari Handwritten Character Recognition. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2015 (2015), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1052212
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Singh, Pratibha& Verma, Ajay& Chaudhari, Narendra S.. On the Performance Improvement of Devanagari Handwritten Character Recognition. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1052212
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1052212
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)