<prompt> Eleza jinsi Mitandao ya Neural inaweza kutumika kutambua mwandiko  <response>: Mitandao ya neva inaweza kutumika kutambua mwandiko kwa kufunzwa kwa kutumia mkusanyiko mkubwa wa data wa sampuli ya mwandiko, kwa kawaida huandikwa herufi baada ya herufi. Kila sampuli imebadilishwa na kuchakatwa mapema ili kuboresha ufanisi wa mchakato wa utambuzi, kwa kutumia mbinu kama vile kuhalalisha au kuondoa kelele. Data hii iliyochakatwa awali kisha huingizwa kwenye mtandao wa neva, ambao huichakata kupitia safu ya tabaka zilizounganishwa zinazoundwa na niuroni nyingi. Safu ya kwanza ya mtandao wa neva inaitwa safu ya ingizo, na hupokea data iliyochakatwa awali, huku kila neuroni ingizo ikiwajibika kwa thamani ya pikseli moja ya picha ya ingizo. Kisha safu ya ingizo huunganishwa kwa safu moja au zaidi zilizofichwa, ambapo data huchakatwa na kutathminiwa ili kutoa seti ya alama za uwezekano. Alama hizi zinawakilisha uwezekano wa kila herufi inayowezekana kuwa tafsiri sahihi ya taswira ya ingizo. Safu ya mwisho ya mtandao ni safu ya pato, ambapo uwezekano hutolewa baada ya kutumia kazi ya kuwezesha. Wakati wa mchakato wa mafunzo, mtandao hurekebisha uzani wake wa ndani na upendeleo ili kupunguza hitilafu kati ya herufi zilizotabiriwa na sahihi kwa kutumia uenezaji nyuma. Utaratibu huu unajirudia hadi mtandao ufikie kiwango kinachohitajika cha usahihi katika kutambua mwandiko. Baada ya mchakato wa mafunzo, mtandao wa neva unaweza kutambua mwandiko kwa kuchukua ingizo, kuichakata mapema, na kulisha kupitia mtandao ili kupata tafsiri ya herufi iliyoandikwa kwa mkono kwa uwezekano mkubwa zaidi. Kwa njia hii, Mitandao ya Neural inaweza kutambua mwandiko kwa usahihi wa hali ya juu. 