単一のデジタル数字 (白地に黒) を含む画像を認識する方法を見つける必要があります。
これまでに読んだことは、ニューラル ネットワークを使用することです。SOM (自己組織化マップ) は正しいネットワーク タイプですか?
まだ考えていないデジタル (手書きの文字には多くのものを見つけましたが、デジタルの数字にはありません) の数字を認識する他の良い方法はありますか?
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あなたが話しているニューラル ネットワークのタイプは、多クラス分類器だと思いますよね? したがって、いくつかのバイナリ入力ユニット (おそらく白から黒までの色) があり、バイナリ出力が期待されます。たとえば、画像が 3 を示しているとします。私はそれについて確信が持てませんが、それを行うための最良の方法の1つは、深い信念ネットワークだと思います. それらはMNISTデータセットでテストされ（検索すればWebのどこかにあるはずです..）、かなりうまく機能しました。トレーニング プロセスは少し複雑です。最初に、教師なしネットワークをレイヤーごとにトレーニングし、次にバックプロパゲーション アルゴリズムを適用します (その場合はクロス エントロピー エラーだと思います)。わかりました、私は現在、そのタスクのためのプログラムに取り組んでいます (C言語なので、理解するのは難しくありません)。コードが必要な場合は、こちらからご連絡ください。http://compositedevtec.tk/blog/contact/、または「Hinton」(これらのモデルを発明した) で youtube を検索します。彼のテクニックを説明するビデオがあります。これがあなたを少し助けたことを願っています
于 2010-12-30T19:56:47.023 に答える