キャラクターのイメージがあります。ピクセルの線形配列を入力として受け取り、文字のUnicodeを生成して、その文字の実際のUnicodeと比較できるように、ニューラルネットワークを作成したかったのです。pybrainを使って試しましたが、Unicodeを生成できるコードを書くことができませんでした。これらは私がニューラルネットワークに使用するパラメータです：
•学習率=150
•シグモイド勾配=0.026
•体重バイアス=30
•エポック数=300（最大）
•平均エラーしきい値=0.0002
私は次のアルゴを考えています：
- 指定されたトポロジパラメータに従ってネットワークを形成します
- 指定された±重みバイアス値内のランダムな値で重みを初期化します。[7]
- トレーナーセットファイルのロード（入力画像と目的の出力テキストの両方）
- 入力画像を分析し、検出されたすべてのシンボルを線形配列にマッピングします
- ファイルから目的の出力テキストを読み取り、各文字をバイナリUnicode値に変換して個別に保存します
- 各キャラクターについて：a。フィードフォワードネットワークの出力を計算しますb。シンボルに対応する目的の出力と比較し、エラーを計算しますc。重みを調整するために、各リンク間でエラーを逆伝播します
- 次のキャラクターに移動し、すべてのキャラクターが訪問されるまで手順6を繰り返します
- すべての文字の平均誤差を計算する
- 指定されたエポック数になるまで、手順6と8を繰り返します。エラーしきい値に達しましたか？その場合、反復を中止しますb。反復を続行しない場合
手順6でニューラルネットワークからの出力としてUnicodeを生成できません。助けてください