机器学习-神经网络-手写字体识别
2016-03-27 14:11
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项目名称:手写字体的识别
项目任务:对于给定手写数字的图片,识别出图片中的数字是多少。
输入数据:20*20大小的手写数字的一组图片;
解决方法:利用两层神经网络,将400维的特征向量先转化为一层神经网络中的25维特征向量,然后继续利用第二层神经网络转化成10维的特征向量,然后用逻辑回归对这10维的特征向量进行分类。(在神经网络中,不直接用原始特征向量作为最后一层逻辑回归的输入,而是用各种其他的参数与原始特征向量的线性组合在隐藏层训练出更复杂的特征值,可能识别的效果更好。)
主要难点:利用训练集、使用反向传播的方法求出两层神经网络模型。
项目任务:对于给定手写数字的图片,识别出图片中的数字是多少。
输入数据:20*20大小的手写数字的一组图片;
解决方法:利用两层神经网络,将400维的特征向量先转化为一层神经网络中的25维特征向量,然后继续利用第二层神经网络转化成10维的特征向量,然后用逻辑回归对这10维的特征向量进行分类。(在神经网络中,不直接用原始特征向量作为最后一层逻辑回归的输入,而是用各种其他的参数与原始特征向量的线性组合在隐藏层训练出更复杂的特征值,可能识别的效果更好。)
主要难点:利用训练集、使用反向传播的方法求出两层神经网络模型。
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