こんにちは、私はタミル語文字認識で最終年度の ME プロジェクトを行っています。特徴抽出ステップまで完了しました。これで、データセット (HP Labs) 内の各画像の機能が得られました。これらの機能をフィードして SVM をトレーニングする方法と、クラスのラベル付けを実行する方法。私はこのニューラルネットワーク分野に不慣れです。だから私を助けてください....
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Matlab ニューラル ネットワークには 2 つの入力があります。
- 入力ベクトル
- ターゲット ベクトル
例：
net = newFF(input,target);
net = train(net,input,target);
特徴を入力ベクトルに指定します。対象は対応機能ですid(char ID)。
テスト中
画像から特徴を抽出し、関数 sim を使用してニューラル ネットワークで特徴をテストします。
sim(net,features).. 対応する文字 ID を返します。
Matlab を開きnftool、そのツール ボックスを入力して調べます。
で同じことSVM
トレーニング
svmtrain(input,label).
input特徴として。
label特定の機能の ID として。
テスト
使用svmclassify()方法。の出力を返しますcharID。
于 2011-07-30T06:40:09.977 に答える
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matlab のバイオインフォマティクス ツールボックスにある svmclassify メソッドと svmtrain メソッドを参照してください。
ところで、本当にベクター マシンまたはニューラル ネットワークのサポートが必要ですか? それらは互いに非常に異なっています。特定の実装を使用することを決定する前に、問題にどの分類子を使用するかを明確にしてください。
機械学習の分野に不慣れで、いくつかのアルゴリズムを試してみたい場合は、まず Weka を試すことをお勧めします。
于 2011-04-23T21:53:39.773 に答える