ニューラルネットワークの分野は初めてです（実を言うと、私は数日前に始めたばかりです）。OCRアプリケーションでニューラルネットワークを使用して、手書きのテキストを認識したいと思います。
私が知りたいのは、最初のトレーニングの後にネットワークをトレーニングすることは可能ですか。言い換えれば、最初はいくつかの文字をトレーニングするつもりですが、以前にトレーニングしたデータの存在に影響を与えることなく、後でネットワークにさらに文字を追加したいと思います（追加の文字のための適切な出力ニューロンを備えたニューラルネットワークを作成したと仮定します） ）。これが可能であれば、どうすればencogを使用してこれを実行できますか？
ありがとうございました
はいといいえ。新しい文字を認識するために同じニューラル ネットワークをトレーニングする場合、重み (θ) は新しい文字に対応するためにレイヤー間で確実に変化します。X / Y 値が変更されたため、新しいデータをより正確に適合させるために、コスト関数も変更する必要がある場合があります。ただし、エラー率が許容範囲内であれば問題はありません。
一方、 2 つのニューラル ネットワークを使用することもできます。1 つは最初のセット用で、もう 1 つは新しいキャラクター セット用です。Neuroph では、各ニューラル ネットワークをファイルに保存し、必要に応じて適切なネットワークを読み込むことができます。
PS: ここでは、文字は 'A' / 'B' / 'C' を指し、x1 / x2 / x3 (ネットワークの特性) などのニューラル ネットワーク変数ではないと仮定します。