Digit Recognizer- ը Python- ի հետ. 3 քայլ

2024 Հեղինակ: John Day | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-30 09:50

Հնարավորություն է ձեռք բերել «Համակարգչային տեսլական» անվանումով, որը բաղկացած է ծրագրային ապահովման ստեղծման հնարավորություններից, որոնք ապահովում են վերականգնման հովանավորներ ՝ ատամնաբուժական պատկերների միջոցով: Հնարավոր է պատկերացնել այն, ինչ անհրաժեշտ է, որպեսզի կարողանաք ընդլայնել համակարգչային համակարգերը և ընդլայնել իրենց հորիզոնական ուղղությունները ՝ կիրառելով ուղղումները:

Քայլ 1: Ներբեռնեք Python- ը

Installar el lenguaje de programación elegido, Python.

www.python.org

Քայլ 2. Ներբեռնեք El Dataset De MNIST- ը

Conseguimos el “dataset” y el “training set” de imágenes para poder entrenar y, posteriormente, probar la red y confirmar su correcto funcionamiento

yann.lecun.com/exdb/mnist/

Քայլ 3: Պասոս դել Կոդիգո

Luego debemos determinar la estructura de nuestra red de neuronas: Էստո ես

կենսական նշանակություն ունի էլեկտրոնային ֆունկցիոնամիենտո դե էսթա և վարիա շատ կախվածություն դել uso que se le dará a la red. Esto se hace en función del número de capas y de nodos (o neuronas): Elegimos una “función de activación” que servirá para determinar cuales neuronas actúan en cada ciclo de processamiento. Último, elegimos nuestra función de “costo” o error, que permite a la red aprender and minimizar sus errores al comprar su predicción el el resultado esperado. Se ejecuta el código creado para entrenar a la red y luego se le hacen las “preguntas” sobre qué dígito ve en cada imágen nueva presentada.

Todo puede ser encontrado en el siguiente repositorio (hecho en ingles)

github.com/pieromarini/PyNeuNet.git