neural-network - ニューラル ネットワークの学習制限

Question

連想ニューラルネットワークが学習できる限界を知る方法があるかどうか疑問に思っていました。

私はいくつかの単語を認識する単純なネットワークを作りたいです。

誰か面白い記事があれば投稿してください。

ありがとう

Answer 1

多層フィード フォワード ニューラル ネットワークはユニバーサル アプロキシメーターです

http://en.wikipedia.org/wiki/Universal_approximation_theorem

これは、多層フィード フォワード ニューラル ネットワークを使用すると、任意の関数 f(x) を経験的関数 F(x) で誤差イプシロンで近似できることを意味します。

入力が画像または「Between」という単語を含むバイナリ マトリックスである場合、入力レイヤーを表現で設定し、トレーニング データとテスト データを使用して例をトレーニングする必要があります。

簡単なアイデアは、文字を検出し、ocr 検出を適用し、単語をアンサンブルするために k-means を使用して入力スペースをクラスター化することです。

http://dl2.acm.org/citation.cfm?id=771584のように、より複雑な方法を開発することができます。